Розробка веб-додатку для аналізу купівельної поведінки користувачів з використанням машинного навчання

Метою роботи є аналіз даних користувачів та створення моделі машинного навчання, яка допоможе підприємству краще розуміти своїх клієнтів, передбачати їх поведінку і таким чином покращувати свої продукти та послуги.
Предметом роботи є набір даних про клієнтів і їх покупки, який обробляється за допомогою різних технік машинного навчання і аналізу даних, включаючи методи сегментації, алгоритм Apriori для виявлення асоціативних правил та модель логістичної регресії для класифікації.
Об'єктом дослідження є процес використання технік машинного навчання і аналізу даних для сегментування клієнтів та прогнозування поведінки клієнтів.
Проведено загальний аналіз набору даних про клієнтів, розроблено сегментацію клієнтів на основі їх властивостей і поведінки, виявлено асоціативні правила, що описують взаємозв'язки між різними продуктами та групами клієнтів, та розроблено прогностичну модель, яка дозволяє класифікувати клієнтів на основі їх потенційної активності. Система дозволяє компанії впроваджувати більш цілеспрямовані стратегії маркетингу та продажів, а також надає важливий інструмент для зрозуміння.

Ключові слова: машинне навчання, аналіз даних, сегментація клієнтів, асоціативні правила, прогностична модель, класифікація, веб-додаток.

Горобець Ю. Розробка веб-додатку для аналізу купівельної поведінки користувачів з використанням машинного навчання : кваліфікаційна робота … бакалавр : 121 Інженерія програмного забезпечення / Горобець Юрій. – Київ, 2023. – 44 с.