Програмний модуль формування індивідуального плану харчування і тренувань на основі аналізу потреб клієнта

Abstract

Метою роботи є розробка програмного модуля формування індивідуального плану харчування та тренувань у Telegram-боті на основі аналізу персональних потреб користувача. Методами розроблення обрано метод аналізу (для дослідження існуючих підходів та систем формування планів), методи об'єктно-орієнтованого аналізу та проектування (для побудови архітектури модуля), методи математичного моделювання (для розрахунку індивідуальних норм калорійності та фізичних навантажень) та метод тестування (для перевірки працездатності та ефективності створеного програмного продукту). Внаслідок виконання роботи обґрунтовано раціональний підхід до аналізу потреб користувачів у сфері здоров'я та фітнесу, а також розроблено програмний модуль, який дає змогу автоматично створювати, коригувати та досліджувати індивідуальні плани харчування і тренувань відповідно до заданих параметрів клієнта. Результати дослідження можуть бути використані у фітнес-центрах, оздоровчих закладах, а також розробниками мобільних та веб-додатків для автоматизації процесів персонального тренінгу та дієтології.

The purpose of the work is to develop a software module for forming an individual nutrition and training plan in a Telegram bot based on an analysis of the user's personal needs. Research methods are analysis (to study existing approaches and planning systems), object-oriented analysis and design methods (to build the module architecture), mathematical modeling methods (to calculate individual caloric needs and physical workload), and software testing methods (to verify the efficiency and functionality of the developed software product). As a result of the work, a rational approach to analyzing user needs in the health and fitness domain was substantiated. Furthermore, a software module was developed that enables the automated creation, adjustment, and evaluation of individual nutrition and training plans according to specific client parameters. The results of the research can be used in fitness centers, wellness facilities, and by mobile or web application developers to automate personal training and dietary planning processes.