(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
У роботі розроблено та обґрунтовано структуру системи підтримки прийняття рішень (СППР), призначеної для автоматизації процесів планування ресурсів проєктів на основі методу Random Forest. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю переходу від суб’єктивних оцінок до використання аналітичних інструментів при прогнозуванні витрат і тривалості проєктів. Запропонована архітектура системи охоплює повний цикл обробки даних: від автоматизованого збору вхідної інформації з корпоративних баз даних (таких як Jira або MS Project) до формування візуальних звітів для менеджменту. Застосування алгоритму Random Forest у межах СППР дозволяє здійснювати ідентифікацію критичних параметрів проєкту, зокрема технічної складності та зовнішніх ризиків, безпосередньо на етапах його ініціації та планування. Особливу увагу в дослідженні приділено розробці та реалізації механізму візуалізації важливості ознак (Feature Importance), що трансформує модель прогнозування на прозорий аналітичний інструмент. Це дозволяє менеджеру не просто отримувати прогнозовані значення, а й бачити структуру чинників, що на них впливають. Встановлено, що ієрархія ознак, де провідну роль відіграє показник технічної складності (0,793), дозволяє керівнику проєкту зосередити увагу на найбільш критичних елементах плану. Такий підхід суттєво підвищує рівень прозорості прийняття рішень та сприяє зростанню довіри до рекомендацій системи з боку стейкхолдерів.Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості впровадження методів випереджального управління. Система дозволяє ідентифікувати потенційні «вузькі місця» проєкту ще до появи реальних труднощів, надаючи менеджеру базу для вчасного перегляду складу команди, коригування бюджетних лімітів або графіків виконання робіт. Таким чином, запропонована СППР стає ефективним інструментом активного управління, який забезпечує підтримку прийняття рішень для запобігання перевищенню витрат і зриву термінів реалізації проєктів у динамічних умовах.