Класифікація клієнтів на ранніх етапах використання мобільного додатку
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Могильна Руслана Русланівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Кравець Тетяна Вікторівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Могильна, Р. Р. (2023). Класифікація клієнтів на ранніх етапах використання мобільного додатку [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/757
[ДСТУ] Могильна Р. Р. Класифікація клієнтів на ранніх етапах використання мобільного додатку : кваліфікаційна робота бакалавра : 05 Соціальні та поведінкові науки / наук. кер. Т. В. Кравець. Київ, 2023. 80 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/757 (дата звернення: 25.07.2026).
Об’єкт дослідження: кити в трансакційній бізнес моделі.
Мета дослідження: класифікація користувачів на ранніх етапах користування мобільним додатком.
Методи дослідження: спостереження, порівняння, узагальнення, статистичний аналіз, когортний аналіз, машинне навчання з використанням різних алгоритмів, зокрема CatBoost.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: застосовано методи машинного навчання для класифікації користувачів мобільного додатку.
Практична цінність: результати дослідження можуть бути використані для покращення маркетингових та продуктових стратегій мобільного додатку для підвищення задоволеності та лояльності найцінніших клієнтів.
Мета дослідження: класифікація користувачів на ранніх етапах користування мобільним додатком.
Методи дослідження: спостереження, порівняння, узагальнення, статистичний аналіз, когортний аналіз, машинне навчання з використанням різних алгоритмів, зокрема CatBoost.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: застосовано методи машинного навчання для класифікації користувачів мобільного додатку.
Практична цінність: результати дослідження можуть бути використані для покращення маркетингових та продуктових стратегій мобільного додатку для підвищення задоволеності та лояльності найцінніших клієнтів.
The graduation research describes the features of classification mobile application users into whales and regular users, by applying machine learning methods (CatBoost).
The resulting model can also be applied to new customers for their classification.
The work is interesting for those who are engaged in improving the experience of high-profit mobile application users.
The resulting model can also be applied to new customers for their classification.
The work is interesting for those who are engaged in improving the experience of high-profit mobile application users.
Галузі знань та спеціальності :
05 Соціальні та поведінкові науки
05 Соціальні та поведінкові науки::051 Економіка
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.05 MB
Контрольна сума :
(MD5):0c0d0d6f821d8c9b9921b84568d5fd12
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International