Details

Title: Методика повышения лояльности пользователей облачных сервисов на основании результатов интеллектуального анализа данных: выпускная квалификационная работа магистра по направлению 27.04.03 - Системный анализ и управление ; 27.04.03_01 - Теория и математические методы системного анализа и управления в технических и экономичеких системах
Creators: Проценко Елизавета Геннадьевна
Scientific adviser: Нестеров Сергей Александрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Интернет; Лояльность; интеллектуальный анализ данных; ассоциативные правила; интернет-магазин; категории товаров; интеллектуальный анализ
LBC: 65.290с51
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 27.04.03
Speciality group (FGOS): 270000 - Управление в технических системах
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4961
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Объект исследования – облачный сервис в виде интернет-магазина. Цель магистерской работы - повышение лояльности пользователей путем создания спецпредложений, основанных на анализе поведения клиентов В первой главе работы были рассмотрены основные задачи Data Mining. Были выявлены их преимущества и недостатки, а также даны математические постановки задач. Более подробно были рассмотрены методы реализации и визуализации ассоциативных правил. Во второй главе рассматривались основные этапы интеллектуального анализа данных. Была показана взаимосвязь между ними, описаны действия, выполняемые на каждом из этапов. В третьей главе описан практический пример применения методов поиска ассоциативных правил для интернет-магазина. Исследуемые данные были загружены и обработаны, на их основе были проанализированы пользовательские действия. Был выполнен поиск ассоциативных правил по товарам и категориям товаров. Все полученные правила были визуализированы различными методами.

The object of study is a cloud service in the form of an online store. The purpose of the master's work is to increase user loyalty by creating special offers based on the analysis of customer behavior. The main tasks of Data Mining were considered in the first chapter of the work. Their advantages and disadvantages were identified, and mathematical problem statements were given. Methods for implementing and visualizing association rules were considered in more detail. The second chapter described main stages of data mining, relationship between them and actions which performed at every stage. The third chapter shows a practical example of applying association rule search methods for an online store. The studied data were loaded and processed, user actions were analyzed. An association rule was searched for products and product categories. All the rules were visualized by various methods.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 19
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics