Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка системы поддержки принятия решений для подбора косметики"

Работа на тему: Разработка системы поддержки принятия решений для подбора косметики
Оценка: хорошо.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК
Кафедра информационных систем

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПОДБОРА КОСМЕТИКИ

09.03.02 Информационные системы и технологии Профиль «Интернет-технологии и разработка WЕВ-приложений»

Тюмень 2023

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ 6
1.1. Описание предметной области 6
1.2. Анализ популярных платформ в российском сегменте 7
1.3. Определение требований к разрабатываемой системе 14
1.4. Постановка задач 15
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПОДБОРА КОСМЕТИКИ 16
2.1. Анализ основных бизнес-процессов платформы 16
2.2. Описание принципа работы системы поддержки принятия решений 23
2.2. Проектирование базы данных 31
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 44
3.1. Обоснование выбора средств разработки 44
3.2. Разработка интерфейса системы подбора косметики для пользователей 45
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 52
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 54

ВВЕДЕНИЕ
Современный мир красоты сложно представить без косметики, причём речь идёт как о декоративных, так и об уходовых продуктах. Использование косметических изделий давно стало нормой для самых разных людей. Косметика является одним из самых распространенных средств ухода за кожей, волосами и ногтями. Однако, выбрать правильную косметику может быть сложно, учитывая огромное количество продуктов, предлагаемых на рынке.
Многочисленные исследования показывают, что объём продаж в косметической отрасли растёт из года в год. Например, в России косметические товары покупают 87% опрошенных - 75% мужчин и 99% женщин [1]. Причем 60% онлайн-покупателей обращают внимание на состав продукта [2]. Они ищут косметику без парабенов, лаурилсульфата натрия и других сомнительных или раздражающих ингредиентов. Конечно, помимо этого существует множество критериев подбора косметики, которые необходимо учитывать, чтобы её применение было эффективным и безопасным.
На сегодняшний день очная консультация у косметолога остаётся наиболее простым и эффективным способом подобрать косметический комплекс для домашнего ухода. Сделать это можно и самостоятельно, изучив специализированную литературу. Однако такой подход требует от потребителя значительных финансовых и временных затрат, что подходит далеко не каждому.
Актуальность разработки системы поддержки принятия решений для подбора косметической продукции с учётом нынешнего уровня развития и распространённости цифровых технологий, а также состояния рынка косметической продукции обусловлена несколькими факторами:
1. Рост доли онлайн-покупок косметических продуктов. По данным маркетингового исследования Data Insight [3] в период c 2020 по 2021 год объём онлайн-продаж в интернет-магазинах косметики увеличился на 86%. Это говорит о том, что потребители всё больше предпочитают
выбирать и покупать косметику онлайн, что требует доступа к надёжной системе для подбора продуктов.
2. Рост рынка и расширение ассортимента косметики. Разнообразие косметических продуктов растёт с каждым годом. Система подбора поможет покупателям сориентироваться в огромном ассортименте и подобрать те продукты, которые подойдут персонально им.
3. Индивидуальные потребности и пожелания покупателей. Каждый покупатель имеет индивидуальные потребности. Необходимо иметь возможность легко и быстро подобрать косметику в соответствии с ними.
Таким образом проблема заключается в отсутствии удобной и доступной широкому кругу пользователей экспертной системы для подбора косметической продукции.
На основе данной проблемы была сформулирована цель – разработать систему поддержки принятия решений для персонального подбора косметики. Такая система будет являться экспертной и позволит автоматизировать консультативную функцию подбора уходовой косметической продукции специалиста-косметика в общих случаях. Это позволит широкому кругу потребителей приобретать и использовать косметику более безопасно и эффективно.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
1. Изучить и описать предметную область.
2. Спроектировать систему подбора косметики.
3. Разработать систему поддержки принятия решений для подбора косметики.
Объектом исследования является система поддержки принятия решений для подбора косметики.
Предметом исследования – процесс подбора косметики и особенности его реализации при использовании системы поддержки принятия решений.
На сегодня существует множество книг, посвященных косметологии и уходу за кожей. Однако немногие из них основаны на данных научных исследований и являются авторитетными среди специалистов в данной области. Эрнандес Е. И. – кандидат биологических наук, врач-биофизик и Юцковская
Я. А. – доктор медицинских наук, дерматовенеролог, косметолог являются авторами книги «Новая косметология. Основы современной косметологии» (2 издание) [4]. В книге помимо больших разделов о строении и функциях кожи выделен раздел, описывающий каким образом различные средства воздействуют на кожу и косметологические методы составления уходовых и коррекционных программ. Описаны научно обоснованные подходы к решению различных проблем кожи, таких как ксероз, себорея, акне и других.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Исследование Nielsen: Покупка люксовой косметики: сайт
2. Исследование AliExpress и GFK
3. Маркетинговое исследование Data Insight «Онлайн-рынок косметики» за 2021 год: file:///C:/Users/Алина/Downloads/DI_Cosmetics2021_Public.pdf (дата обращения: 15.04.2023)
4. Эрнандес Е. И., Юцковская Я. А. «Новая косметология. Основы современной косметологии» (2 издание) М.: ООО «ИД «Косметика и медицина», 2019. — 500 с. (дата обращения: 15.04.2023)
5. Исследование «Анализ потребительских предпочтений при выборе косметических средств, предназначенных для ухода за кожей лица». Е. С. Василевская, М. А. Ячникова, Н. В Кармацкая. ФГБОУ ВО «Омский государственный медицинский университет», 2019 г
6. Официальный сайт «GELTEK».
7. Официальный сайт «Exely.pro».
8. Официальный сайт «Garnier».
9. Официальный сайт «Aravia». Страница онлайн-диагностики кожи.
10. Официальный сайт «Art&Fact». Страница онлайн-теста.
11. «Энциклопедия косметических ингредиентов». Т. Пучкова, М.: «Школа косметических химиков», 2015 г., 408 с.
12. Д. А. Попова-Коварцева, Е. В. Сопченко. Основы проектирования баз данных. / Д. А. Попова-Коварцева, Е.В. Сопченко. – Самара: Изд-во Самарского университета, 2019. – 112 с.
13. Официальный сайт «Чистая линия».
14. Официальный сайт «Nivea».
15. Официальный сайт «Librederm».
16. Официальный сайт «Vichy».
17. HTML и HTML5. Описание тегов по основным разделам.
18. CSS и CSS3. Свойства для форматирования html-элементов.
19. JavaScript и jQuery.
20. Библиотека Cheerio.
21. Модуль node-postgres.
22. PostgreSQL.
23. Влад М. HTML и CSS на примерах. / Мержевич В. В. HTML и CSS на примерах. — СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 448 с.
24. Дэвид Ф. JavaScript. Подробное руководство. / Флэнаган Д. JavaScript. Подробное руководство. – Пер. с англ. – СПб: Символ-Плюс, 2008. – 992 с.
25. Полное руководство по парсингу веб-страниц с помощью JavaScript и Node.Js: сайт
26. Макфарланд Д. JavaScript и jQuery. Интерактивная веб-разработка / Д. Макфарланд. – М.: Вильямс, 2015. – 656 с.
27. Никсон Р. Создаем динамические веб-сайты с помощью PHP, MySQL, JavaScript и CSS. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2013. — 560 с.
28. Маркетинговое исследование потребителей уходовой косметики на рынке. Константинова Я. Ю., Прядко С. Н.
29. Исследование конкурентной среды на российском рынке фармацевтической косметики в категории средств терапевтического ухода за кожей. Ефимова Е. Н.:
30. «Наука красоты. Из чего на самом деле состоит косметика». Тийна Орсмяэ- Медер, М.: Альпина Паблишер, 2016 г., 241 с.
31. «Косметические средства». А. Марголина, Е. Эрнандес, М.: ИД «Косметика и медицина», 2015 г., 580 с.
32. Макшанов А. В. Системы поддержки принятия решений: учебное пособие для ВО / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь. – Санкт- Петербург: Лань, 2020. – 108 с.: ил. – Текст: непосредственный.
33. Белов В. В. Проектирование информационных систем: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования. / В.В.Белов, В.И.Чистякова; под ред. В.В.Белова — М.: Издательский центр «Академия», 2013. — 352 с.
34. Силич В. А., Силич М. П. Моделирование и анализ бизнес-процессов: учеб. пособие / В. А. Силич, М. П. Силич. — Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники, 2011. — 212 с.
35. Коцюба И. Ю., Чунаев А.В., Шиков А.Н. Основы проектирования информационных систем. Учебное пособие. – СПб: Университет ИТМО, 2015. – 206 с.
36. Материалы методических указаний по дисциплине «Автоматизация медико- биологических систем и комплексов»
37. Кузнецов, И.Н. Рефераты, курсовые и дипломные работы. Методика подготовки и оформления: учебно-методическое пособие / И. Н. Кузнецов. 9-е изд., перераб. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2020. – 204 с.
38. ГОСТ Р7.0.5–2008 «Библиографическая ссылка. Общие требования и правила составления»
39. ГОСТ Р7.0.11-2011 «Диссертация и автореферат диссертации. Структура и правила оформления»
ГОСТ 7.1–2003 «Библиографическая ссылка. Библиографическое описани