Мальцев, Антон ЮрійовичФалілеєва, Дар'я Миколаївна2021-11-262021-11-262021-06Фалілеєва, Д. М. Методи оцінки впливу рекламних кампаній на попит : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Фалілеєва Дар'я Миколаївна. - Киів, 2021. - 112 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45243Дипломна робота містить: 111 с., 9 табл., 32 рис., 2 дод. та 28 джерел. Об’єктом дослідження є дані про частку продажів бренду на ринку, рекламні рейтинги бренду та його конкурентів за 2016-2021 роки. Предметом дослідження є методи побудови моделі для прогнозу з використанням нейронних мереж. Програмною мовою була обрана Python. В даній роботі проведено дослідження впливу рекламних кампаній на попит. Для побудови моделей були використані такі алгоритми: випадкові дерева, дерева рішень, метод градієнтного бустингу. Було обрано кращу модель для реалізації прогнозу часового ряду. Для прогнозу була використана нейронна модель LSTM. Також було проведене аналітичне дослідження впливу рекламних кампаній на продажі, сезонність і популярність в інтернеті. Напрямок розвитку роботи є в розширенні можливого датасету з кращим рівнем кореляції, а також можливість доповнення атрибутів моделі.ukпрогнозування продажіввплив реклами на попитсезонністьмашине навчаннянейронні мережірегресіядерева рішеньвипадкові дереваградієнтний бустингlstmsales forecastingthe influence of advertising on demandseasonalitymachine learningneural networksregressiontree of decisionsrandomBachelor Thesis112 с.