Тимощук, Оксана ЛеонідівнаКаращук, Микола Сергійович2024-09-232024-09-232024Каращук, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69136Дипломна 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.77 с.ukмашинне навчаннямаркетингpythonmachine learningBachelor Thesis