Інтелектуальна система аналізу поведінки користувачів на комерційних платформах
Вантажиться...
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Робота присвячена створенню інтелектуальної системи для виявлення поведінкових закономірностей користувачів на комерційних онлайн-платформах з метою підвищення якості аналітики та підтримки управлінських рішень.
Об’єкт дослідження: поведінка користувачів на комерційних онлайн‑платформах.
Предмет дослідження: інтелектуальна система аналізу поведінки користувачів на комерційних онлайн-платформах для виявлення закономірностей у взаємодії з товарами й сервісами.
Використані методи: сховище даних у зірковій схемі з ETL-процесами (SQL/SSIS), OLAP-модель та підходи Data Mining: 1-Rule, Наївний Баєс, Apriori (асоціативні правила), K-Means (кластеризація з PCA).
Мета роботи – розробити рішення, яке дозволяє проводити глибокий аналіз взаємодії користувачів із товарами за допомогою OLAP-структур і алгоритмів Data Mining.
Наукова складова полягає у тому, що у ході дослідження було запропоновано інтеграцію OLAP-аналізу та Data Mining, що забезпечує отримання чітких правил і сегментів користувачів.
Рекомендації щодо впровадження результатів: результати можуть бути застосовані для персоналізації, виявлення товарів із низькою конверсією, підвищення продажів і вдосконалення клієнтського досвіду.
Прикладна значимість роботи: запропонована система забезпечує гнучкі інструменти для сегментації аудиторії, моніторингу KPI та ухвалення обґрунтованих маркетингових рішень у сфері електронної комерції.
Опис
The thesis is dedicated to the development of an intelligent system for identifying behavioral patterns of users on commercial online platforms, aiming to improve the quality of analytics and support managerial decision-making.
Object of research: user behavior on commercial online platforms.
Subject of research: an intelligent system for analyzing user behavior on e-commerce platforms to detect patterns in interactions with products and services.
Methods used: data warehouse in a star schema with ETL processes (SQL/SSIS), OLAP model, and data mining approaches: 1-Rule, Naive Bayes, Apriori (associative rules), K-Means (clustering with PCA).
Purpose of the work is to develop a solution that allows for in-depth analysis of user interaction with products using OLAP structures and Data Mining algorithms.
The scientific component consists in the fact that during the research, the integration of OLAP analysis and Data Mining was proposed, which provides clear rules and user segments.
Recommendations for implementing the results: results can be used for personalization, identifying low-conversion products, increasing sales and improving customer experience.
Applied significance of the work: the proposed system provides flexible tools for audience segmentation, KPI monitoring, and informed marketing decisions in the field of e-commerce.
Ключові слова
інтелектуальні системи, комерційні онлайн-платформи, низька конверсієя, електронна комерція, intelligent systems, commercial online platforms, low conversion rate, e-commerce
Бібліографічний опис
Саяпіна, М. С. Інтелектуальна система аналізу поведінки користувачів на комерційних платформах : кваліфікаційна робота … магістра : 122 Комп’ютерні науки. Київ, 2025. 70 с.