Параметри
Задача сегментації ринку методами статистичного аналізу
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Грабар Валерія Олексіївна
Мова основного тексту :
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
Грабар В. О. Задача сегментації ринку методами статистичного аналізу : випускна кваліфікаційна робота бакалавра : 113 Прикладна математика / Грабар Валерія Олексіївна. – Київ, 2023. – 63 с.
Метою роботи є теоретичне висвітлення різних методів кластеризації, а також їх практична реалізація та аналіз, задля знаходження найкращого сегментування ринку споживачів.
Обʼєктом дослідження є методи кластеризації та їх реалізація і порівняння задля вирішення маркетингової задачі сегментації ринку споживачів.
Інструменти розробки: середовище програмування PyCharm 2022.2, мова програмування Python 3.10.
У роботі виконаний теоретичний огляд етапів та методів задачі сегментації ринку, детально розглянуто один з її методів – кластерний аналіз, його методи та їх переваги і недоліки, розроблено програмне забезпечення для реалізації декількох методів кластеризації та попередньої обробки даних, зроблено висновки щодо результатів та отриманих кластерів.
Ключові слова : задача сегментації ринку, кластерний аналіз, метод kmeans, метод варда, метод dbscan, порівняння методів кластеризації.
Обʼєктом дослідження є методи кластеризації та їх реалізація і порівняння задля вирішення маркетингової задачі сегментації ринку споживачів.
Інструменти розробки: середовище програмування PyCharm 2022.2, мова програмування Python 3.10.
У роботі виконаний теоретичний огляд етапів та методів задачі сегментації ринку, детально розглянуто один з її методів – кластерний аналіз, його методи та їх переваги і недоліки, розроблено програмне забезпечення для реалізації декількох методів кластеризації та попередньої обробки даних, зроблено висновки щодо результатів та отриманих кластерів.
Ключові слова : задача сегментації ринку, кластерний аналіз, метод kmeans, метод варда, метод dbscan, порівняння методів кластеризації.
Галузі знань та спеціальності :
https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5752