title: Customer-base analysis in a noncontractual setting for search services
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Архипова Ольга Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Arhipova Olga Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ануфриев Даниил Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Anufriev Daniil Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 084977
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46164
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается задача анализа клиентской базы поисковых сервисов в условиях, не связанных с заключением контракта. Представлен обзор современных статистических моделей для прогнозирования поведения пользователей, таких как BG/BB, Gamma-Gamma, регрессионные модели. Разработана и успешно реализована регрессионная модель, основанная на удержании пользователей, которая применяется для прогнозирования DAU, LTV и количества поисков. Изучены и модифицированы классические параметрические модели для анализа индивидуального поведения пользователей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis investigates the analysis of customer base in search services under non-contractual settings. The work presents an overview of modern statistical models for predicting user behavior, including BG/BB, Gamma-Gamma, and regression models. A regression model based on user retention was developed and successfully implemented, which is used to predict DAU, LTV, and search volume. Classic parametric models for individual user behavior analysis, were studied and modified.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Анализ клиентской базы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поисковые сервисы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: удержание пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: моделирование аудитории
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отток пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BG/BB модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Gamma-Gamma модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессионная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Retention
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DAU
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LTV
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временной ряд
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Байесовский вывод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Customer base analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: search services
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user retention
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: audience modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: customer churn
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BG/BB model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Gamma-Gamma model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Retention
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DAU
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LTV
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Prophet
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bayesian Inference
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Customer-base analysis in a noncontractual setting for search services
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ клиентской базы в условиях, не связанных с заключением контракта, для поисковых сервисов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_anyfree8.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46164/2/diploma_anyfree8.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 696,41 kB
resources.filename: reviewSV_D.A._Anufriev.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46164/3/reviewSV_D.A._Anufriev.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 8,27 kB