Сегментація та кластеризація користувачів у платній рекламі: застосування методів data science

Петренко К. В. Сегментація та кластеризація користувачів у платній рекламі: застосування методів data science : кваліфікаційна робота магістра : 051 Економіка / Петренко Кароліна Володимирівна ; наук. кер. Т. В. Кравець. Київ, 2025. 56 с.

Об’єкт дослідження: Патерни взаємодії та споживчої активності користувачів у середовищі цифрової реклами.
Мета дослідження: кластеризація користувачів за допомогою різних методів, виявлення закономірностей у кластерах та використання результатів для персоналізованих рекламних підходів
Методи дослідження: кластерний аналіз, K-means, DBSCAN, ієрархічна кластеризація, індекс Девіса-Болдіна, Метод головних компонент (PCA).
Наукова новизна, теоретична значимість: комплексне застосування та порівняння трьох різних методів кластеризації для сегментації користувачів цифрової платформи з урахуванням поведінкових і демографічних ознак, що дозволило поглибити уявлення про ефективність алгоритмів у прикладних умовах.
Практична цінність: розробка інструментів автоматизованої сегментації користувачів, результати якої можуть бути безпосередньо використані для персоналізації контенту, підвищення залученості та ефективності маркетингових стратегій цифрової платформи.