title: Used car advertising views forecasting on Avito retailer
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гончарова Анастасия Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Goncarova Anastasia Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Воробьева Любовь Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vorobeva Lubov Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Панкратова Ярославна Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pankratova Aroslavna Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 051993
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32283
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной квалификационной работе рассматривается зависимость количества просмотров объявлений по автомобилям с пробегом от характеристик автомобиля, в том числе от номера дня с начала продаж. Для решения поставленной задачи использовалась модель машинного обучения «случайный лес». Работа основана на анализе факторов, влияющих на просмотры объявлений автомобилей с пробегом, и теории машинного обучения. Перед началом работы была собрана необходимая информация о рынке автомобилей с пробегом и сформирована выборка. Далее выбрана и настроена модель машинного обучения, наиболее благоприятная для решения поставленной задачи, качество модели проанализировано. Полученная в результате работы модель может быть применена для последующего динамического ценообразования на рынке автомобилей с пробегом, а также для продвижения автомобиля на информационных ресурсах.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this final qualifying work, we establish the dependence of advertisement views  for used cars in relation to the car characteristics such as number of the day since sales start. For solving this problem the model of random forest was chosen. The work is based on the analysis of factors influencing advertisement views of used cars and the theory of machine learning. At the beginning we collect the necessary information about the used car sales market and form a dataset. Further, the most suitable machine learning model for solving the task is selected and configured, then the quality of the model is analyzed. The resulting model can be applied for building dynamic pricing models for the used car market as well as for promotion of car advertisements on retailer websites.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автомобиль с пробегом
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: просмотры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: random forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: used cars
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: views
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Used car advertising views forecasting on Avito retailer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование просмотров объявлений по автомобилям с пробегом на классифайде Авито
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom__3_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32283/1/Diplom__3_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,26 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Vorobeva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32283/2/reviewSV_Otzyv_Vorobeva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 72,66 kB