title: Segmentation of users using machine learning methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Жак Роман Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zak Roman Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Жадан Кирилл Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zadan Kirill Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korhov Vladimir Vladislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054639
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39646
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной дипломной работе исследуется задача сегментации пользователей для эффективного взаимодействия с рынком. В рамках реализации был произведен обзор существующих подходов и практик, применяемых в условиях реальных бизнес-процессов. Проведен анализ данных, а также выбраны необходимые методы для препроцессинга, анализа и уменьшения размерности данных. Рассмотрены математические модели, применимые к поставленной задаче, их преимущества и недостатки. Произведено сравнение построенных моделей. На основе данных интернет - сервиса для размещения объявлений была предложена сегментация пользователей на базе модели машинного обучения и внедрено программное решение, автоматизирующее процесс передачи клиентов между менеджерами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The graduation paper examines the problem of segmentation of users for effective interaction with the market. As part of the implementation, an overview of existing approaches and practices applied in real business processes was carried out. Data analysis was carried out, and the necessary methods for preprocessing, analysis and data dimensionality reduction were selected. Mathematical models applicable to the task, their advantages and disadvantages are considered. The comparison of the constructed models is made. Based on the data of the Internet service for placing ads, segmentation of users based on a machine learning model was proposed and a software solution was implemented that automates the process of transferring clients between managers.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Segmentation of users using machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сегментация пользователей методами машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma__25_06_22_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39646/2/Diploma__25_06_22_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 791,16 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Zadan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39646/3/reviewSV_Otzyv_Zadan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 363,67 kB
resources.filename: reviewSV_st054639_Zadan_Kirill_Sergeevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39646/4/reviewSV_st054639_Zadan_Kirill_Sergeevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,24 kB