Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКрижановський, Є. М.uk
dc.contributor.authorПобідаш, В. В.uk
dc.contributor.authorPobidash, V. V.en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:06:33Z
dc.date.available2026-09-17T10:06:33Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationКрижановський Є. М., Побідаш В. В. Інформаційна технологія прогнозування та мінімізації інцидентів під час управління ІТ-послугами // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26234.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54500
dc.description.abstractВикористовуючи сучасні інформаційні технології машинного навчання та аналізу часових рядів, проведено дослідження процесу автоматизованого прогнозування та мінімізації інцидентів у системах управління ІТсервісами. У роботі запропоновано комплексний підхід до аналізу історичних даних сервісних записів за допомогою ансамблевих методів прогнозування. Основною метою є трансформація реактивного підходу до управління інцидентами у проактивну модель превентивних дій з автоматизованою генерацією структурованих рекомендацій для служб технічної підтримки. Розроблений підхід сприяє автоматизації процесів аналізу сервісних записів, оптимізації ресурсного планування та підвищенню якості ІТ-обслуговування в організаціях.uk
dc.description.abstractUsing modern information technologies of machine learning and time series analysis, a study of the automated forecasting and minimization of incidents in IT service management systems has been conducted. The paper proposes a comprehensive approach to analyzing historical service record data using ensemble forecasting methods. The main objective is to transform the reactive approach to incident management into a proactive model of preventive actions with automated generation of structured recommendations for technical support services. The developed approach facilitates automation of service record analysis processes, optimization of resource planning, and improvement of IT service quality in organizations.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26234
dc.subjectпрогнозування інцидентівuk
dc.subjectуправління ІТ-сервісамиuk
dc.subjectITSMen
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналізчасових рядівuk
dc.subjectSARIMAen
dc.subjectвиявлення аномалійuk
dc.subjectIsolation Foresten
dc.subjectоптимізація ресурсівuk
dc.subjectincident forecastingen
dc.subjectIT service managementen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjecttime series analysisen
dc.subjectanomaly detectionen
dc.subjectIsolation Foresen
dc.subjectresource optimizationen
dc.titleІнформаційна технологія прогнозування та мінімізації інцидентів під час управління ІТ-послугамиuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.9
dc.relation.referencesWhat is ITSM (IT service management)? – IBM | International Business Machines [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.ibm.com/think/topics/it-service-managementen
dc.relation.referencesISO 20000: The International Standard for Service Management [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.itgovernance.co.uk/iso20000en
dc.relation.referencesГоробець О. Ю., Горобець С. В., Хахно К. Ю. Мова Python для інженерних та наукових задач. КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/67188uk
dc.relation.referencesMcKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. 2nd ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2017. 550 p. ISBN 978-1-491-95766-0en
dc.relation.referencesHarris C. R., Millman K. J., van der Walt S. J., et al. Array Programming with NumPy. Nature, 2020. Vol. 585. P. 357-362. DOI: 10.1038/s41586-020-2649-2. arXiv: 2006.10256en
dc.relation.referencesTaylor S. J., Letham B. Forecasting at Scale. The American Statistician, 2018. Vol. 72, No. 1. P. 37-45. DOI: 10.1080/00031305.2017.1380080.en
dc.relation.referencesVirtanen P., Gommers R., Oliphant T. E., et al. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python. Nature Methods, 2020. Vol. 17. P. 261-272. DOI: 10.1038/s41592-019-0686-2. arXiv: 1907.10121.en
dc.relation.referencesPedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 2011. Vol. 12. P. 2825-2830.en
dc.relation.referencesLiu F. T., Ting K. M., Zhou Z.-H. Isolation Forest. Proceedings of the 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM '08). IEEE Computer Society, 2008. P. 413-422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17en
dc.relation.referencesChen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '16). ACM, 2016. P. 785-794. DOI: 10.1145/2939672.2939785. arXiv: 1603.02754.en
dc.relation.referencesKe G., Meng Q., Finley T., et al. LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree. Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). 2017. P. 3146-3154.en
dc.relation.referencesHunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment. Computing in Science & Engineering, 2007. Vol. 9, No. 3. P. 90-95. DOI: 10.1109/MCSE.2007.55.en
dc.relation.referencesWaskom M. L. Seaborn: Statistical Data Visualization. Journal of Open Source Software, 2021. Vol. 6, No. 60. P. 3021. DOI: 10.21105/joss.03021.en
dc.relation.referencesPlotly Technologies Inc. Collaborative Data Science. Montreal, QC: Plotly Technologies Inc., 2015. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://plot.lyen


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію