Передбачення вiдтоку клiєнтiв у сферi електронної комерцiї за допомогою статистичних методiв
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У сучасному свiтi стрiмкий розвиток електронної комерцiї вiдкриває новi можливостi для бiзнесу, але водночас створює серйознi виклики. Одним iз ключових завдань для компанiй є утримання клiєнтiв, оскiльки залучення нових часто є дорожчим, нiж збереження iснуючих. Проблема вiдтоку клiєнтiв є критичною, особливо в конкурентному середовищi, де компанiї змагаються за лояльнiсть споживачiв. У зв’язку з цим прогнозування вiдтоку клiєнтiв стає важливим iнструментом для забезпечення стабiльностi та розвитку бiзнесу.
Предмет дослiдження: статистичнi методи аналiзу та прогнозування вiдтоку клiєнтiв.
Об’єкт дослiдження: поведiнковi характеристики клiєнтiв у сферi електронної комерцiї, представленi у виглядi датасету.
Мета цiєї роботи полягає у розробцi та аналiзi статистичних моделей, якi дозволяють передбачати ймовiрнiсть вiдтоку клiєнтiв у сферi електронної комерцiї. У дослiдженнi розглядаються два основнi методи: логiстична регресiя та метод опорних векторiв (SVM). Обидва методи є потужними iнструментами для класифiкацiї та аналiзу даних, однак їх порiвняння та застосування у контекстi електронної комерцiї потребує глибшого дослiдження.
Основнi задачi дослiдження:
1) Провести огляд теоретичних основ методiв логiстичної регресiї та методу опорних векторiв (SVM), зосереджуючись на їх математичному пiдґрунтi.
2) Розробити та описати математичнi моделi для прогнозування ймовiрностi вiдтоку клiєнтiв, оптимiзувати їх параметри.
3) Здiйснити аналiз датасету, видiлити ключовi фактори, якi впливають на вiдтiк клiєнтiв.
4) Побудувати прогнознi моделi на основi логiстичної регресiї та SVM, оцiнити їхню якiсть за допомогою вiдповiдних метрик (ROC-кривi, матриця неточностей, Pseudo-R²).
5) Провести порiвняння моделей з точки зору їх точностi, узагальнювальної здатностi та ефективностi в умовах реальних даних.
Особливу увагу придiлено математичному пiдґрунтю цих методiв, оптимiзацiї параметрiв моделей та оцiнцi їхньої якостi. Для аналiзу використовується реальний датасет, який мiстить iнформацiю про клiєнтiв та їх поведiнку. Це дозволяє не лише провести теоретичний аналiз, але й оцiнити практичну ефективнiсть методiв у реальних умовах.
Новизна роботи полягає в детальному математичному аналiзi обраних методiв, порiвняннi їх ефективностi, а також адаптацiї моделей до специфiчних умов електронної комерцiї. Використання сучасних пiдходiв до обробки даних та оптимiзацiї моделей дозволяє пiдвищити точнiсть прогнозування, що є важливим для бiзнес-аналiтики.
У першому роздiлi роботи описано теоретичнi основи методiв логiстичної регресiї та SVM, а також детально розглянуто математичнi аспекти їх побудови та оптимiзацiї. Другий роздiл присвячено аналiзу даних та визначенню ключових факторiв, якi впливають на вiдтiк клiєнтiв. У третьому роздiлi проводиться побудова моделей, їх налаштування, а також оцiнка якостi прогнозування. Наприкiнцi роботи наведено висновки та рекомендацiї щодо практичного застосування отриманих результатiв.
Таким чином, ця робота є не лише науковим дослiдженням, але й прикладним iнструментом, який може бути використаний у реальнiй практицi для зниження рiвня вiдтоку клiєнтiв у сферi електронної комерцiї.
Опис
Ключові слова
111 математика, магістр, вiдток клiєнтiв, електронна комерцiя, статистичні методи
Бібліографічний опис
Медведєва, Н. М. Передбачення вiдтоку клiєнтiв у сферi електронної комерцiї за допомогою статистичних методiв = E-commerce customer churn prediction using statistical methods: кваліфікаційна робота магістра / Н. М. Медведєва. – Одеса, 2024. – 93 с.