Моделювання та прогнозування відтоку користувачів цифрового продукту
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 136 с., 32 рис., 6 табл., 3 додатки, 17 джерел.
Об'єктом дослідження є процес відтоку користувачів цифрового продукту як явище, що піддається кількісному моделюванню на основі поведінкових, транзакційних та маркетингових даних. Предмет дослідження полягає в методах та моделях машинного навчання для прогнозування відтоку користувачів, методологія їх побудови, оцінювання та інтерпретації. Метою визначено розробку та порівняльний аналіз системи прогнозування відтоку користувачів цифрового продукту на основі методів машинного навчання із забезпеченням інтерпретованості результатів. У роботі досліджено предметну область churn prediction у B2Cпродуктах, систематизовано фактори відтоку та проведено огляд сучасних підходів до класифікації з обґрунтуванням системи метрик оцінювання якості моделей. Реалізовано повний ML-pipeline на основі датасету B2C-платформи за 2015-2017 роки. Проведено exploratory data analysis, preprocessing та feature engineering із конструюванням RFM-метрик і часових атрибутів. Побудовано та порівняно шість моделей класифікації (Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM та CatBoost) з яких CatBoost визначено найкращою з ROC-AUC = 0.994 та F1-score = 0.953. SHAP-аналіз виявив домінуючий вплив ознак membership_category та points_in_wallet на прогнозований ризик відтоку. Програмний продукт реалізовано мовою Python із використанням бібліотек scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM та SHAP.
Опис
Ключові слова
прогнозування відтоку користувачів, машинне навчання, градієнтний бустинг, бінарна класифікація, feature engineering, shap, roc-auc, retention analytics, catboost, xgboost, unit economics
Бібліографічний опис
Лавриненко, П. А. Моделювання та прогнозування відтоку користувачів цифрового продукту : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Лавриненко Поліна Андріїна. – Київ, 2026. – 136 с.