Параметри
Використання інструментів Data Science для прогнозування доходу рекламної компанії
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Сачко, Вероніка Володимирівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
Сачко В. В. Використання інструментів Data Science для прогнозування доходу рекламної компанії : кваліфікаційна робота магістра : 051 Економіка / Наук. кер. Т.Г. Затонацька. Київ, 2024. 74 с.
Об’єкт дослідження: діяльність рекламної компанії, що займається закупівлею та продажем трафіку.
Мета дослідження: аналіз та побудова моделей для прогнозування доходу та розробка рекомендацій для збільшення ефективності рекламних компаній.
Методи дослідження: системний підхід, загальнонаукові методи дослідження, статистичний аналіз, моделі машинного навчання.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: розроблено комплексні моделі прогнозування доходу на основі машинного навчання для моделювання рівня ефективності маркетингових стратегій.
Практична цінність: моделі, розроблені в ході дослідження, можуть бути впроваджені в практику бізнесів для забезпечення їх ефективності.
Мета дослідження: аналіз та побудова моделей для прогнозування доходу та розробка рекомендацій для збільшення ефективності рекламних компаній.
Методи дослідження: системний підхід, загальнонаукові методи дослідження, статистичний аналіз, моделі машинного навчання.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: розроблено комплексні моделі прогнозування доходу на основі машинного навчання для моделювання рівня ефективності маркетингових стратегій.
Практична цінність: моделі, розроблені в ході дослідження, можуть бути впроваджені в практику бізнесів для забезпечення їх ефективності.
Галузі знань та спеціальності :
051 Економіка
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальні науки
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
1.29 MB
Контрольна сума:
(MD5):69aff346ea836212e8cbf83d94945fa5
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC