Аналітична система кластеризаї відвідувачів фітнес-центр

Abstract

Магістерська робота присвячена розробці аналітичної системи кластеризації відвідувачів фітнес-центру, яка спрямована на автоматизовану сегментацію клієнтів для оптимізації бізнес-процесів. Досліджено методи збору даних, включаючи CRM-системи, фітнес-трекери та мобільні додатки, а також алгоритми кластеризації (k-means, DBSCAN). Запропоновано модульну архітектуру системи, реалізовану на мові C++ із використанням бібліотек Eigen і SQLite. Розроблено систему, яка забезпечує попередню обробку даних, кластеризацію, прогнозування відтоку клієнтів і візуалізацію результатів. Проведено тестування на синтетичних і реальних даних, досягнуто Silhouette score 0.75, що підтверджує високу якість кластеризації. Система адаптована до умов українських фітнес-центрів, враховуючи обмежені обчислювальні ресурси та локальні особливості ринку. Практична цінність полягає у підвищенні утримання клієнтів на 20–30% шляхом персоналізованих рекомендацій. Обсяг роботи – __ сторінок, __ рисунків, __ таблиць, 39 джерел.The master's thesis is devoted to the development of an analytical system for clustering fitness center visitors, aimed at automated customer segmentation to optimize business processes. Methods of data collection, including CRM systems, fitness trackers, and mobile applications, as well as clustering algorithms (k-means, DBSCAN), were investigated. A modular system architecture was proposed, implemented in C++ using the Eigen and SQLite libraries. The developed system provides data preprocessing, clustering, customer churn prediction, and visualization of results. Testing on synthetic and real data achieved a Silhouette score of 0.75, confirming high clustering quality. The system is adapted to the conditions of Ukrainian fitness centers, considering limited computational resources and local market specifics. The practical value lies in increasing customer retention by 20–30% through personalized recommendations. The thesis comprises __ pages, __ figures, __ tables, and 39 references.