Прогнозування ймовірності проведення оплати користувачів мобільного додатку

Об’єкт дослідження: мобільний додаток “Taimi” та його користувачі
Мета дослідження: визначити найефективнішу модель прогнозування ймовірності проведення оплати за допомогою методів машинного навчання серед таких, як XGBoost, логістична регресія, CatBoost.
Методи дослідження: моделі машинного навчання XGBoost, CatBoost.
Статиcтична модель – логістична регресія.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: дістало подальший розвиток застосування моделей машинного навчання. Випробувана нова сфера їх застосування – мобільні додатки.
Практична цінність: створена модель прогнозування ймовірності оплати для додатку “Taimi”. Її впровадження у продукт дозволить значно покращити користувацький досвід та монетизаційні метрики додатку.

The graduation research of student Bohdan Chumak deals with different machine learning models, such as XGBoost, CatBoost,
Logistic regression, in order to find the best one to forecast the likelihood of payment by mobile application users.
The work is interesting for creating opportunities for mobile application developers to segmentate their audience using machine learning models.

Чумака Б. В. Прогнозування ймовірності проведення оплати користувачів мобільного додатку : кваліфікаційна робота бакалавра : 051 Економіка / Чумак Богдан Володимирович. - Київ, 2023. - 60 с.