Застосування методів машинного навчання для ефективного маркетингу на основі користувацьких даних
| dc.contributor.advisor | Тимощук, Оксана Леонідівна | |
| dc.contributor.author | Каращук, Микола Сергійович | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-23T09:06:59Z | |
| dc.date.available | 2024-09-23T09:06:59Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Дипломна робота: 77 с., 6 табл., 23 рис., 2 додатки, 21 джерело. Об’єкт дослідження – дані про користувачів банківської установи. Предмет дослідження – методи машинного навчання, реалізовані за допомогою мови програмування Python. Мета роботи – проаналізувати користувацькі дані, розробити програмний продукт за допомогою мови програмування Python для підвищення ефективності маркетингу. Актуальність – використання методів машинного навчання дозволяє покращити процеси сегментації аудиторії, прогнозування поведінки клієнтів, визначення їхніх потреб та пропозицій, а також оптимізацію маркетингових кампаній. Це допомагає компаніям ефективніше використовувати ресурси, збільшувати конверсію та покращувати результат. Результати роботи – створено програмний продукт на мові програмування Python, що може бути використаним для прогнозування ефективності маркетингової кампанії на конкретному клієнті. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – визначення найоптимальніших методів аналізу та прогнозування, розробка інтерфейсу програмного продукту, використання інших методів машинного навчання. | |
| dc.description.abstractother | Thesis: 77 p., 6 tables, 23 figures, 2 appendices, 21 references. The object of research – customer data from a financial institution. The subject of study – machine learning methods implemented using the Python programming language. The aim of study – to analyze user data, develop a software product using the Python programming language to improve marketing effectiveness. Relevance – the use of machine learning methods makes it possible to improve the processes of audience segmentation, prediction of customer behavior, determination of their needs and offers, as well as optimization of marketing campaigns. It helps companies use resources more efficiently, increase conversion and improve results. Results – a software product in the Python programming language that can be used to predict the effectiveness of a marketing campaign for a specific client. Ways of further development of the research subject – determining the most optimal methods of analysis and forecasting, development of the software product interface, use of other machine learning methods. | |
| dc.format.extent | 77 с. | |
| dc.identifier.citation | Каращук, М. С. Застосування методів машинного навчання для ефективного маркетингу на основі користувацьких даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Каращук Микола Сергійович. – Київ, 2024. – 77 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69136 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | маркетинг | |
| dc.subject | python | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.title | Застосування методів машинного навчання для ефективного маркетингу на основі користувацьких даних | |
| dc.type | Bachelor Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Karaschuk_bakalavr.pdf
- Розмір:
- 1.55 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: