Статистична модель для визначення ймовірності відхилення рекурентних платежів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМакуха, Михайло Павлович
dc.contributor.authorМілантьєв, Сергій Сергійович
dc.date.accessioned2020-08-30T16:34:54Z
dc.date.available2020-08-30T16:34:54Z
dc.date.issued2020-06
dc.description.abstractenDiploma work: 93 p., 19 fig., 9 tabl., 2 appendixes, 24 sources. The object of the study – data set that contains 900,000 records about users and their recurring payments information. The subject of research – methods of machine learning and their optimization through the selection of hyperparameters. The purpose of the work – develop a precise model to determine the probability of recurring payments rejection, which will meet all the conditions for high quality work, accurate, sufficiently fault tolerant and fast. Actuality – optimizing marketing campaigns and improving the decision making system in the company as a whole. Ways of further development of the subject of research – forecasting recurrent payments, which are not yet planned but may occur in the future.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 93 с., 15 рис., 8 табл., 2 додатки, 6 джерел. Об’єкт дослідження – набір даних, який містить 900 000 записів про користувачів та їх рекурентні платежі. Предмет дослідження – методи машинного навчання та їх оптимізація за допомогою підбору гіперпараметрів. Мета роботи – розробити якісну модель для визначення вірогідності відхилення рекурентного платежу, яка буде задовольняти всім умовам для високоякісної роботи, а саме бути точною, достатньо відказостійкою та швидкою. Актуальність – оптимізування маркетингових кампаній та вдосконалення системи прийняття рішень в компанії в цілому. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – прогнозування рекурентних платежів, які ще не є заплановані проте можуть відбутися у майбутньому.uk
dc.format.page93 с.uk
dc.identifier.citationМілантьєв, С. С. Статистична модель для визначення ймовірності відхилення рекурентних платежів : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Мілантьєв Сергій Сергійович. - Київ, 2020. - 93 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/35897
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectбінарна класифікаціяuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectstatistical modeluk
dc.subjectrecurring paymentsuk
dc.titleСтатистична модель для визначення ймовірності відхилення рекурентних платежівuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи