Моделі для прогнозування характеристик трафіка цифрової реклами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorЛогін, Вадим Вікторович
dc.date.accessioned2018-07-04T07:26:14Z
dc.date.available2018-07-04T07:26:14Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenModels for forecasting parameters of digital advertising traffic. Master's thesis: 112 p., 48 fig., 40 tabl., 3 appendixes and 30 sources. The object of study – digital advertising traffic in the form of statistical data. Subject of research – models and methods of analysis of data in the form of time series, methods of applied statistics. Purpose – constructing time series models for forecasting the most important characteristics of digital advertising traffic. Methods of research – time series models for forecasting data and comparative analysis of the obtained models. This paper presents the results of construction of time series models, which are intended for forecasting of the most important characteristics of digital advertising traffic. Described the results of the comparative analysis of the obtained models with the help of information criteria, and also in terms of their accuracy. Was found that for our task, the best model is the ARIMAX model (Autoregressive integrated moving-average model with exogenous inputs). Therefore, it is recommended to use this model for further research. Based on master's dissertation were written theses as well as a scientific article. The theses will be published in the SAIT-2018 conference Book of Abstracts. The scientific article will be published in the electronic collection of reports at the CEUR publishing house (CEUR Workshop Proceedings). The further development of the research object – is the construction of new ones, as well as the improvement of existing time series models for forecasting the most important characteristics of digital advertising traffic. And also – it is a generalization of the research, conducted in this paper, on the analysis of individual sites from the digital advertising traffic.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 112 с., 48 рис., 40 табл., 3 додатки і 30 джерел. Об’єкт дослідження – трафік цифрової реклами у формі статистичних даних. Предмет дослідження – моделі та методи аналізу даних у формі часових рядів, методи прикладної статистики. Мета роботи – побудова моделей часових рядів для прогнозування найважливіших характеристик трафіка цифрової реклами. Методи дослідження – моделі часових рядів для прогнозування даних та порівняльний аналіз отриманих моделей. У даній роботі наведені результати побудови моделей часових рядів, що призначені для прогнозування найважливіших характеристик трафіка цифрової реклами. Описані результати порівняльного аналізу отриманих моделей за допомогою інформаційних критеріїв, а також з точки зору їхньої точності. Встановлено, що для нашої задачі, найкращою моделлю є модель ARIMAX (Autoregressive integrated moving-average model with exogenous inputs), тобто модель авторегресії та ковзного середнього з екзогенними змінними. Тому для подальших досліджень рекомендовано використовувати саме цю модель. За матеріалами магістерської дисертації були написані тези, а також написана наукова стаття. Тези будуть опубліковані в збірці тез доповідей конференції САІТ-2018. А наукова стаття буде опублікована в електронній збірці доповідей у видавництві CEUR. Прогнозні припущення щодо подальшого розвитку об’єкта дослідження – побудова нових, а також вдосконалення існуючих моделей часових рядів для прогнозування найважливіших характеристик цифрової реклами. А також узагальнення дослідження, що проводилось у даній роботі, на аналіз окремих сайтів із рекламного трафіку.uk
dc.format.page112 с.uk
dc.identifier.citationЛогін, В. В. Моделі для прогнозування характеристик трафіка цифрової реклами : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Логін Вадим Вікторович. – Київ, 2018. – 112 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23748
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectтрафік цифрової рекламиuk
dc.subjectстатистичний аналіз данихuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectпрогнозування даних у формі часових рядівuk
dc.subjectмодель ARuk
dc.subjectмодель ARMAuk
dc.subjectмодель ARIMAuk
dc.subjectмодель ARIMAXuk
dc.subjectdigital advertising trafficuk
dc.subjectstatistical analysis of datauk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectforecasting of data in the form of time seriesuk
dc.subjectAR modeluk
dc.subjectARMA modeluk
dc.subjectARIMA modeluk
dc.subjectARIMAX modeluk
dc.subject.udc004.415.2; 519.246.8uk
dc.titleМоделі для прогнозування характеристик трафіка цифрової рекламиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи