Методи прогнозування повернення користувачів у підписочних моделях бізнесу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавченко, Ілля Олександрович
dc.contributor.authorКириченко, Єгор Сергійович
dc.date.accessioned2024-11-06T12:31:53Z
dc.date.available2024-11-06T12:31:53Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота містит : 84 с., 10 табл., 14 рис., 1 дод., 8 джерел. Об’єктом дослідження є повернення користувачів бізнесів, що використовують абонементну модель монетизації. Предметом дослідження є методи та підходи до побудови моделей прогнозування повернення користувачів, а також оцінка ефективності цих моделей на основі реальних даних. Метою дипломної роботи є порівняння моделей прогнозування утримання користувачів для визначення найбільш ефективного підходу, що забезпечує високу точність та мінімальні похибки у прогнозах В даній роботі досліджено існуючі методи, що можуть бути використані для прогнозування повернення користувачів абонементних моделей бізнесу. Побудовано прогнози та проведено порівняння точності прогнозу використаних методів. Результатом дипломної роботи є рекомендації щодо вибору методу для прогнозування повернення користувачів. Подальший розвиток роботи полягає в дослідженні інших існуючих методів таких які також можуть бути застосованими до вирішення даної задачі, одним з таких методів є крива виживання Каплана-Майєра.
dc.description.abstractotherDiploma work contains: 84 p., 10 tables, 14 figures, 1 appendixes, 8 sources. The object of the study is is the retention of users of businesses that use a subscription monetization model. The subject of research is methods and approaches to building models for predicting user retention, as well as evaluating the effectiveness of these models based on real data. The purpose of the work is is to compare user retention forecasting models to determine the most effective approach that ensures high accuracy and minimal errors in forecasts. This paper investigates existing methods that can be used to predict the return of users of subscription business models. Forecasts were built and the accuracy of the forecasts of the methods used was compared. The result of the work is recommendations for choosing a method for predicting user retention for subscription based businesses. Further development of the work consists in the study of other existing methods that can also be applied to solving this problem, one of which is the Kaplan-Meier survival curve.
dc.format.extent84 с.
dc.identifier.citationКириченко, Є. С. Методи прогнозування повернення користувачів у підписочних моделях бізнесу : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Кириченко Єгор Сергійович. - Київ, 2024. - 84 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70377
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування ретеншену
dc.subjectрегресія
dc.subjectзмішаний бета- геометричний розподіл
dc.subjectforecasting retention
dc.subjectregression
dc.subjectshifted beta-geometric distribution
dc.titleМетоди прогнозування повернення користувачів у підписочних моделях бізнесу
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи