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 :
[APA 7] Сачко, В. В. (2024). Використання інструментів Data Science для прогнозування доходу рекламної компанії [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6494
[ДСТУ] 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. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6494 (дата звернення: 25.07.2026).
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.
Ключові слова :
рекламний нетворк маркетингові показники прогнозування машинне навчання оцінка точності моделей advertising network marketing indicators forecasting data analysis tools machine learning model accuracy evaluation
Галузі знань та спеціальності :
05 Соціальні та поведінкові науки::051 Економіка
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальні науки
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Завантажити
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

1.29 MB

Контрольна сума :

(MD5):69aff346ea836212e8cbf83d94945fa5

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International