Статистичні методи для аналізу фінансової успішності проектів на платформі Kickstarter

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorШахворостова, Влада Дмитрівна
dc.date.accessioned2021-10-25T06:59:38Z
dc.date.available2021-10-25T06:59:38Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractДипломна робота містить: 87 с., 6 табл., 28 рис., 2 додатків, 11 джерел. Об’єктом дослідження є дані платформи Kickstarter. Предметом дослідження є статистичні методи для аналізу фінансової успішності проекті на платформі Kickstarter. Програмною мовою було обрано Python. У даній роботі проведено дослідження та порівняння різних типів статистичних методів для аналізу. Були розглянуті мережа Байєса, дерева рішень, випадковий ліс, лінійна регресія та логістична регресія. Отримані результати були порівняні між собою, що надало можливість оцінити ефективність та дієвість кожного з методу. Для навчання та перевірки якості моделей були застосовані дані платформи Kickstarter. Під час виконання роботи вдалось встановити модель, що продемонструвала найбільшу точність. Крім того, було розглянуто можливі шляхи покращення програмного продукту: розширення функціоналу, реалізацію нових методів, створення інтерфейсу та покращення точності вже реалізованих моделей.uk
dc.description.abstractenThesis: 87 p., 6 tabl., 28 fig., 2 appendices, 11 sources. The object of research is the data of the Kickstarter platform. The subject of the study is statistical methods for analyzing the financial success of the project on the Kickstarter platform. Python was chosen as the programming language. In this paper, research and comparison of different types of statistical methods for analysis. The Bayesian network, decision trees, random forest, linear regression, and logistic regression were considered. The results were compared with each other, which made it possible to assess the effectiveness and efficiency of each method. Data from the Kickstarter platform were used to train and test the quality of the models. During the work it was possible to establish the model that showed the greatest accuracy. In addition, possible ways to improve the software product were considered: expanding the functionality, implementing new methods, creating an interface and improving the accuracy of already implemented models.uk
dc.format.page87 с.uk
dc.identifier.citationШахворостова, В. Д. Статистичні методи для аналізу фінансової успішності проектів на платформі Kickstarter : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Шахворостова Влада Дмитрівна. - Киів, 2021. - 87 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/44744
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectстатистичні методиuk
dc.subjectмодельuk
dc.subjectаналіз проектівuk
dc.subjectstatistical methodsuk
dc.subjectmodeluk
dc.subjectanalysis of projectsuk
dc.titleСтатистичні методи для аналізу фінансової успішності проектів на платформі Kickstarteruk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи