Застосування методів інтелектуального аналізу даних для побудови системи підтримки прийняття рішень для рекламного ринку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorПоповцева, Марія Андріївна
dc.date.accessioned2019-01-28T13:44:12Z
dc.date.available2019-01-28T13:44:12Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 126 с., 49 рис., 44 табл., 3 додатки і 17 джерел. Актуальність теми: у зв'язку із шкидким темпом розвитку інформаційного середовиша, зростає обсяг даних, що накопичують медіаагенства, це спричиняє необхідність розробки методів обробки великих масивів з метою пошуку нових латентних закономірностей, встановлення і виявлення нових знань. Тому в магістерській дисертації проектується та реалізовується система підтримки прийняття рішень, що забезпечує моделювання та прогнозування ключових фінансових показників та сприяє створенню стратегій розвитку. Мета дослідження – розробка структури СППР, моделювання та прогнозування бізнес-процесів для сфери реклами. Об’єкт дослідження – статистичні ряди даних бізнес-процесів рекламного агенства. Предмет дослідження – моделі та методи інтелектуального аналізу даних: моделі регресійного аналізу з прогнозування часових рядів: AR, ARMA, ARIMA та моделей у вигляді тренду. Методи дослідження – методи галузевого, конкурентного та регресійного аналізу. Наукова новизна: комплексний огляд масиву даних для побудови якісної стратегії для медіаринку.uk
dc.description.abstractenMaster's thesis: 126 p., 49 f., 44 tables, 3 appendix, 17 sources. Subject relevance − in connection with the pace of the development of the information environment, the volume of data accumulated by media agencies is increasing, this necessitates the development of methods for processing large arrays in order to find new latent patterns, the establishment and discovery of new knowledge. Therefore, in the master's thesis, the decision support system is designed and implemented, providing modeling and forecasting of key financial indicators and contributing to the development of development strategies.. Purpose of research is to develop a decision support system structure as a new software product for modeling and forecasting business processes. Object of research − is the statistical series of data describing the business processes in need of efficient analytical processing to reveal practically useful knowledge about their interactions, necessary in the retail decision-making process. Subject of research − models and methods of data mining, regression analysis model for forecasting of time series: AR, ARMA, ARIMA and trend models. Research methods are based the theory of sectoral, competitive and regression analysis. Scientific novelty: a comprehensive review of the data array to build a quality strategy for the media market.uk
dc.format.page149 с.uk
dc.identifier.citationПоповцева, М. А. Застосування методів інтелектуального аналізу даних для побудови системи підтримки прийняття рішень для рекламного ринку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Поповцева Марія Андріївна. - Київ, 2018. - 149 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26078
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectрекламна діяльністьuk
dc.subjectрегресійний аналізuk
dc.subjectсистема підтримки прийняття рішеньuk
dc.subjectстратегіяuk
dc.subjectdata mininguk
dc.subjectadvertasinguk
dc.subjectregression analysisuk
dc.subjectdecision support systemuk
dc.subjectstrategyuk
dc.subject.udc004.891uk
dc.titleЗастосування методів інтелектуального аналізу даних для побудови системи підтримки прийняття рішень для рекламного ринкуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Popovtseva_magistr.docx
Розмір:
8.48 MB
Формат:
Microsoft Word XML
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