Тема выпускной квалификационной работы магистра: «Прогнозная аналитика маркетинговых данных организации». Целью исследования является разработка модели для прогнозирования маркетинговых данных для повышения качества прогноза. Методы исследования: анализ данных, поиск и систематизация информации, математическое моделирование и прогнозирование, сравнительный анализ. Основные результаты исследования: Изучены теоретические основы бизнес-аналитики; Описана цель применения и суть маркетинговой аналитики; Проведено исследование методов прогнозной аналитики, их применение в различных сферах; Описаны проблемы прогнозирования эволюционных экономических процессов; Изучены адаптивные методы прогнозирования; Изучено влияние различных значений коэффициентов на качество прогнозов в методе неравномерного сглаживания; Разработана комбинированная модель для выполнения прогноза; Разработан скрипт для частичной автоматизации расчётов. Область применения результатов ВКР является применение результатов работы для прогнозирования эволюционных социально-экономических процессов. Научной новизной исследования является разработка комбинированной адаптивной прогнозной модели и исследование влияния различных значений параметра границ фильтра на качество прогноза. Выводы. Достигнута цель ВКР – разработана комбинированная модель для прогнозирования маркетинговых данных, решены все поставленные задачи. Обозначена область применения результатов ВКР и научная значимость полученных результатов.

Theme of the master's thesis: «Predictive analytics of organization marketing data». The purpose of the research is the developing a model for forecasting marketing data to improve the quality of the forecast. Research methods: data analysis, search and systematization of information, mathematical modeling and forecasting, comparative analysis. The main results of the study: The theoretical foundations of business analytics have been studied; The purpose of the application and the essence of marketing analytics are described; A study of the methods of predictive analytics, their application in various fields; The problems of forecasting evolutionary economic processes are described; Adaptive forecasting methods have been studied; The influence of various coefficient values on the quality of forecasts in the method of uneven smoothing has been studied; A combined forecasting model has been developed; A script has been developed for partial automation of calculations. Scope of results the application of the results of the work to predict evolutionary socio-economic processes. The scientific novelty of research is the development of a combined adaptive predictive model and investigation of the influence of various values of the filter border parameter on the quality of the forecast. Conclusions. The goal of the work has been achieved – a combined model for forecasting marketing data has been developed, all the tasks have been solved. The scope of application of the work results and the scientific novelty of the obtained results are defined.