Моделювання цін на вторинному автомобільному ринку за допомогою алгоритмів машинного навчання - Сілюк, Дарина Миколаївна (Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2025)
Метою даної роботи є моделювання цін на вторинному автомобільному ринку з використанням алгоритмів машинного навчання. У теоретичній частині проаналізовано особливості ринку вживаних автомобілів, вплив економічних факторів на ціноутворення у США та Україні, а також оцінено прозорість українського автомобільного ринку. Методологічна частина присвячена побудові моделей прогнозування, підготовці та аналізу даних, а також застосуванню методів машинного навчання для прогнозної аналітики. Практична реалізація включає детальну обробку даних, розвідувальний аналіз, порівняння базових моделей та навчання обраної моделі для точного прогнозування цін на вживані автомобілі. Результати дослідження можуть бути використані для підтримки прийняття рішень покупцями та продавцями, а також для аналітики та планування на ринку автомобілів.

The graduation research of student Daryna Siliuk deals with the development and application of a Random Forest Regression model to predict used car prices based on their technical characteristics and market data. The work is interesting for researchers, data analysts, and professionals in the automotive and used car markets who seek accurate price prediction models to improve decision-making and market analysis.
Keywords: автомобільний ринок; Індекс прозорості ринку; моделювання; машинне навчання; розвідувальний аналіз; Python; прогнозування; вживані автомобілі; automotive market; market transparency index; modeling; machine learning; exploratory analysis; Python; forecasting; used cars