Моделі на основі використання інструментів Data Science в електронній комерції

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorГорячев, Єгор Борисович
dc.date.accessioned2023-10-11T08:35:58Z
dc.date.available2023-10-11T08:35:58Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 94 с., 28 рис., 8 табл., 3 додатки, 51 джерела. Актуальність роботи полягає у суттєвому зростанні онлайн продажів та швидкою цифровізацією суспільства. Метою дослідження є аналіз ринку електронної комерції, побудова моделей для прогнозування попиту на товари побутової хімії та оцінка ефективності різних медіа інструментів. Об’єктом дослідження є використання інструментів Data Science в електронній комерції. Предметом дослідження є моделі та методи застосування інструментів Data Science в електронній комерції. Результати дослідження продемонстрували, що розвиток значного масиву цифрових даних у поєднанні з технологією їх обробки та зберігання, а також наявність математичних інструментів для оцінки цих даних призводить до підвищення ефективності бізнес діяльності. Методи обробки та аналізу даних включають штучні нейронні мережі, машинне навчання, просторовий аналіз, кластерний аналіз, регресійний аналіз, класифікацію та інтелектуальний аналіз даних. Виробники побутової хімії досягли значного успіху, використовуючи методи науки про дані на українському ринку. У роботі було використано регресійний аналіз та штучні нейронні мережі, щоб передбачити, як змінюватиметься динаміка електронних продажів під впливом різних медіа інструментів та побудовано прогнози продажів онлайн магазину.uk
dc.description.abstractotherThesis: 94 pages, 28 figures, 8 tables, 3 appendices, 51 references. The relevance of the work lies in the significant growth of online sales and the rapid digitalization of society. The purpose of the study is to analyze the e- commerce market, build models for forecasting demand for household chemicals, and evaluate the effectiveness of various media tools. The object of the study is the use of Data Science tools in e-commerce. The subject of the study is the models and methods of applying Data Science tools in e-commerce. The results of the study demonstrated that the development of a significant amount of digital data in combination with the technology of its processing and storage, as well as the availability of mathematical tools for evaluating this data leads to an increase in the efficiency of business activities. Data processing and analysis methods include artificial neural networks, machine learning, spatial analysis, cluster analysis, regression analysis, classification, and data mining. Household chemical manufacturers have achieved significant success using data science methods in the Ukrainian market. The study used regression analysis and artificial neural networks to predict how e-sales dynamics would change under the influence of various media tools and to build forecasts of online store sales.uk
dc.format.extent94 с.uk
dc.identifier.citationГорячев, Є. Б. Моделі на основі використання інструментів Data Science в електронній комерції : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Горячев Єгор Борисович. – Київ, 2023. – 94 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61178
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectе-комерціяuk
dc.subjectрегресійний аналізuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectforesightuk
dc.subjecte-commerceuk
dc.subjectregresearch analysisuk
dc.subjectdata scienceuk
dc.subjectneural networkuk
dc.titleМоделі на основі використання інструментів Data Science в електронній комерціїuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Horiachev_bakalavr.pdf
Розмір:
2.75 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи