Растущие объемы продаж повышают значимость средств анализа, большая часть кото-рых построена на принципах Knowledge Discovery in Databases, в связи с чем возникает про-блема выбора оптимальных схем хранения и обработки OLAP-кубов. Представлена структу-ра аналитической системы дилерского центра автомобилей. Разработана структура храни-лища данных и комплекс моделей процесса анализа продаж дилерского автоцентра. Сфор-мулирована методика анализа продаж дилерского центра автомобилей. Ключевые слова: дилерский центр, интеллектуальный анализ, продажи, Data Mining, сегментация данных, нейронная сеть. Введение Сложная экономическая ситуация в России, снижение доходов населения привели в по-следние годы к падению продаж новых и подержанных автомобилей на 45 и 19 % соответствен-но. По данным консалтингового агентства «PricewaterhouseCoopers», при текущих ценах на нефть восстановление российского рынка автомобилей может растянуться на 7 лет, однако уже в 2017 г. рост продаж легковых автомобилей в России может вырасти до 11 % [1]. Многие авто-мобильные дилерские центры в таких нестабильных условиях вынуждены диверсифицировать свою деятельность и отказаться от реализации новых автомобилей, перейдя на реализацию за-пасных частей для подержанных машин. В сложившихся условиях становится особенно актуальным отслеживать тенденции спада или роста в деятельности автоцентра, выявлять перспективные и бесперспективные виды ком-плектующих, а также такие товары, для продвижения которых на рынок следует приложить опре-деленные усилия [2]. Проведение интеллектуального анализа данных позволяет формировать конкретные и целенаправленные управленческие решения в части повышения синергетического эффекта продаж товаров [3], что особенно важно в современных экономических условиях [4]. Этапы построения анализа продаж дилерского автоцентра Для анализа продаж дилерского автоцентра предложена методика на основе подхода Knowledge Discovery in Databases (KDD)-извлечение знаний из баз данных. Она описывает по-следовательность действий, которую необходимо выполнить для обнаружения полезного знания. Подход KDD включает в себя этапы подготовки данных, выбора информативных признаков, по-строения моделей, постобработки и интерпретации полученных результатов [5, 6]. Ядром этого процесса являются методы Data Mining, которые позволяют обнаруживать закономерности и зна-ния. Рассмотрим последовательность этапов анализа продаж дилерского центра автомобилей. Этап 1. Формирование информационной базы для проведения анализа, включая проектиро-вание хранилища данных и извлечение данных из корпоративной системы дилерского автоцентра. Этап 2. Предобработка информационной базы и трансформация данных (приведение ти-пов, выделение временных интервалов, сортировка, группировка). Этап 3. Построение моделей анализа данных, разработка сценариев обработки с помо-щью методов Data Mining. ÈÍÔÎÐÌÀÖÈß ÎÁ ÀÂÒÎÐÀÕ Àíäðîñîâà Êðèñòèíà Îëåãîâíà-Ðîññèÿ, 414056, Àñòðàõàíü; Àñòðàõàíñêèé ãîñóäàð-ñòâåííûé óíèâåðñèòåò; ìàãèñòðàíò êàôåäðû èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé; anders_krestin@mail.ru. Ãàíþ...