Інтелектуальні системи прогнозування демографічних змін та їх вплив на маркетингові стратегії в ІТ-індустрії

Abstract

Стаття присвячена розробці інтелектуальної системи для прогнозування демографічних змін, що є важливим завданням у сучасному світі. Традиційний аналіз демографічних даних стикається з труднощами, такими як обмежений доступ до актуальної інформації та значний обсяг неструктурованих даних. Система автоматизує обробку демографічних показників (народжуваність, смертність, міграція) та їх структуризацію для подальшого аналізу й прогнозування. Автори реалізували моделі ARIMA та Exponential Smoothing, які дозволяють прогнозувати чисельність населення на основі трендів і сезонності. Тестування моделей для України, Бразилії та інших країн показало, що точність прогнозів залежить від соціально-економічних особливостей кожної держави. ARIMA виявила високу точність у прогнозуванні для стабільних регіонів, тоді як Exponential Smoothing адаптується до змін у трендах. Ця система надає аналітикам і урядам важливий інструмент для ухвалення обґрунтованих стратегічних рішень у сфері демографічної політики, дозволяючи враховувати складні взаємозв’язки та динамічні тенденції.

The article is devoted to the development of an intelligent system for forecasting demographic changes, which is an important task in the modern world. Traditional analysis of demographic data faces difficulties such as limited access to up-to-date information and a significant amount of unstructured data. The system automates the processing of demographic indicators (fertility, mortality, migration) and their structuring for further analysis and forecasting. The authors have implemented ARIMA and Exponential Smoothing models that allow forecasting population size based on trends and seasonality. Testing of the models for Ukraine, Brazil, and other countries showed that the accuracy of the forecasts depends on the socioeconomic characteristics of each country. ARIMA has proven to be highly accurate in forecasting for stable regions, while Exponential Smoothing adapts to changes in trends. This system provides analysts and governments with an important tool for making informed strategic decisions in the field of population policy, allowing them to take into account complex interrelationships and dynamic trends.