title: Identifying Points of Interest and Customer Segmentation in Telecommunications
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Глотов Алексей Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Glotov Aleksej Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Фомич Анастасия Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Fomic Anastasia Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Тушканова Ольга Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Tuskanova Olga Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:47:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:47:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062944
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45819
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Description of goals, tasks and main results	Целью данной работы является разработка подхода к сегментации пользователей Теле2 на основе геоданных об их передвижении в пределах Санкт-Петербурга с помощью машинного обучения.
  Для выполнения данной работы были поставлены следующие задачи: анализ существующих подходов к работе с геоданными, обзор методов машинного обучения для задач кластеризации, обработка геоданных пользователей Теле2, применение различных методов кластеризации и их интерпретация.
  Основными результатами работы стали полученные кластеры, которые описывают людей с точки зрения их перемещений в пределах Санкт-Петербурга, а также с позиции их интересов. Дополнительными результатами стали новые переменные, полученные в ходе кластеризации и эконометрического анализа.
  Результаты данной работы применимы к кейсам по сегментации клиентов телекоммуникационных компаний на основе данных, которые такие компании собирают о своих пользователях.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Description of goals, tasks and main results	The goal of this thesis is to develop an approach to segment Tele2 customers based on geospatial data concerning their movement within the area of Saint Petersburg using machine learning.
  To accomplish this goal, the following tasks were set: analysis of existing approaches to working with geospatial data, review of machine learning methods for clustering tasks, processing of Tele2 customer geospatial data, application of various clustering methods, and their interpretation.
  The main results of the study are represented by the obtained clusters, which describe people in terms of their movements within Saint Petersburg, as well as from the perspective of their interests. Additional results included new features obtained during clustering and econometric analysis.
  The results of this thesis can be utilized for customer segmentation cases in telecommunication companies based on data these companies collect about their customers.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: очки притяжения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геоаналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геомаркетинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ГИС
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Tele2
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: points of attraction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geospatial analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geomarketing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: customer segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GIS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Tele2
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Identifying Points of Interest and Customer Segmentation in Telecommunications
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение точек притяжения и сегментация клиентов в сфере телекоммуникаций
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_Thesis_Fomich_Shagieva.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45819/2/Master_Thesis_Fomich_Shagieva.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 8,38 MB
resources.filename: reviewSV_ScientificAdvisor_Fomich_Shagieva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45819/3/reviewSV_ScientificAdvisor_Fomich_Shagieva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,13 MB