Дано обоснование актуальности задачи интеллектуального анализа и прогнозирования данных в розничной торговле. Исследованы методы интеллектуального анализа и прогнозирования в сфере розничной торговли на основе имеющейся базы данных продаж за некоторый промежуток времени для объективной оценки будущих закупок и продаж. На основе спрогнозированных данных и реальных продаж рассчитана погрешность результатов исследования. Рассмотрены теоретические и практические аспекты интеллектуального анализа данных. Для анализа использовалась база данных реального объекта. Рассмотрен анализ временных рядов. Рассмотренные методы интеллектуального анализа могут существенно облегчить анализ данных и увеличить прибыль предприятия. В заключение приведены выводы по использованию регрессионного анализа и анализа временных рядов и оценена эффективность каждого из методов.

The actuality of the task in research of data mining methods and forecasting data in fixed retail trade is justified. Data mining methods and forecasting in the retail trade based on existing sales database for a period of time for objective assessment of future purchases and sales are researched. Based on the predicted and actual sales data calculated error in the results of research. Theoretical and practical aspects of data mining methods are considered.. For the analysis was used the database from real object. Time series analysis is considered. Considered data mining methods can greatly facilitate the analysis of data and increase the profits of the enterprise. In conclusion presents the findings on the use of regression analysis and time series analysis and assessed the effectiveness of each method.