title: Developing marketing strategies through data mining techniques
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Конюховский Павел Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шаталов Владимир Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shatalov Vladimir
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Забоев Михаил Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Zaboev Mikhail Vаlerevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2017-09-29T14:14:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T14:14:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031186
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/9987
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Существует большое количество работ, посвященных применению интеллектуального анализа данных в такой сфере экономики, как финансы. В остальных областях экономики возможности применения интеллектуального анализа данных не столь изучены. В данной работе рассмотрено, как машинное обучение может быть применено в маркетинге. В ходе работы была разработана и применена методология маркетингового исследования, которая позволяет усовершенствовать классический подход к измерению степени удовлетворенности потребителя каким-либо продуктом, сделать его дешевле и при этом осуществлять измерения гораздо чаще. В частности, опробованы различные конфигурации искусственных нейронных сетей и классификаторов, основанных на деревьях решений, которые можно использовать для классификации отзывов из социальных сетей по степени удовлетворенности, рассмотрены такие возможные способы выявления особенностей фирм и рынка, как облака слов, тематическое моделирование и Word2Vec.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: There are a lot of papers about applying data mining in such area of economics as finance. But in other areas capabilities of applying data mining are not enough explored. This paper examines how machine learning can be applied in marketing. The methodology of marketing research was developed and applied during the work. This methodology lets to accelerate the classical approach to measuring the customer satisfaction index with a product, make it cheaper and at the same time make measurements much more often. Various configurations of artificial neural networks and tree-based classifiers have been tested, which can be used to classify reviews from social networks by the degree of satisfaction. Also, such possible ways of revealing company and market characteristics like word clouds, topic modeling and Word2Vec were considered.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: маркетинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: индекс удовлетворенности потребителей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ тональности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Word2Vec
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: : artificial neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: marketing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: customer satisfaction index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sentiment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Word2Vec
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Developing marketing strategies through data mining techniques
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов интеллектуального анализа данных для формирования маркетинговой стратегии компании
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_11_05_17.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9987/1/Diplom_11_05_17.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,1 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_SHatalov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9987/2/reviewSV_Otzyv_nauchnogo_rukovoditelya_SHatalov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 645,86 kB
resources.filename: reviewSV_st001125_Zaboev_Mixail_Valerevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9987/3/reviewSV_st001125_Zaboev_Mixail_Valerevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 8,08 kB