Методи машинного навчання в задачі сегментації клієнтів
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Кондюк Катерина Богданівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Кондюк, К. Б. (2023). Методи машинного навчання в задачі сегментації клієнтів [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5379
[ДСТУ] Кондюк К. Б. Методи машинного навчання в задачі сегментації клієнтів : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 45 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5379 (дата звернення: 25.07.2026).
Метою роботи є визначення групи клієнтів з подібними характеристиками і тенденціями за допомогою методів машинного навчання, що базуються на кластеризації.
Об’єктом роботи є клієнти деякого бізнесу, їх особистісні дані та поведінка покупок.
В ході дослідження, було успішно застосовано кілька технік машинного навчання для розуміння і кластеризації клієнтської бази.
На основі аналізу ідентифіковано чотири основні групи покупців. Ці групи включали різні типи клієнтів, кожна з яких мала свої унікальні характеристики і поведінку. Ця інформація може бути використана для створення більш цільових та ефективних стратегій маркетингу та продажу, що відповідають специфічним потребам кожної групи.
Ключові слова : агломеративна кластеризація, аналіз особистості клієнта, візуалізація даних, кластеризація, кластерний аналіз, машинне навчання, метод головних компонент, метод ліктя, сегментація клієнтів.
Об’єктом роботи є клієнти деякого бізнесу, їх особистісні дані та поведінка покупок.
В ході дослідження, було успішно застосовано кілька технік машинного навчання для розуміння і кластеризації клієнтської бази.
На основі аналізу ідентифіковано чотири основні групи покупців. Ці групи включали різні типи клієнтів, кожна з яких мала свої унікальні характеристики і поведінку. Ця інформація може бути використана для створення більш цільових та ефективних стратегій маркетингу та продажу, що відповідають специфічним потребам кожної групи.
Ключові слова : агломеративна кластеризація, аналіз особистості клієнта, візуалізація даних, кластеризація, кластерний аналіз, машинне навчання, метод головних компонент, метод ліктя, сегментація клієнтів.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
124 Системний аналіз
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.5 MB
Контрольна сума :
(MD5):c758f0438e9dcb5ffdb8ff8d8b70c3c1
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International