Целью исследования является разработка архитектуры, а также разработка рекомендаций по технологиям для внедрения системы управления продажами медиахолдинга с использованием машинного обучения. Исследование выполнялось на базе смоделированных процессов продаж рекламных материалов, а также на базе данных о рентингах телепередач. Предмет ВКР: система управления продажами в медиахолдинге, использующая методы машинного обучения. Методы исследования: анализ и синтез, формализация, моделирование. Основные результаты исследования: - исследованы смоделированные процессы продаж рекламных материалов в медиахолдинге; - разработана архитектура автоматизации процессов продаж рекламных материалов; - проведен кластерный и дисперсионный анализ данных рейтингов телепередач; - разработана модель машинного обучения прогнозирования рейтингов телепередач, а также предложены варианты её развития. Область применения результатов ВКР: цифровая трансформация медиахолдингов путем автоматизации процессов продаж с использованием машинного обучения Научной новизной является предложенная архитектура автоматизации процессов продаж рекламных материалов, которая включает в себя машинное обучение. В итоге, было разработано решение с модулем автоматического размещения рекламы в эфирной сетке с помощью модели машинного обучения. Выводы. Разработана архитектура автоматизации процессов продаж рекламных материалов, а также предложены разработанные рекомендации по технологиям для внедрения системы управления продажами медиахолдинга с использованием машинного обучения.

The purpose of the research is the development of architecture, as well as the development of technology recommendations for the implementation of a media holding sales management system using machine learning. The research was carried out on the basis of simulated sales processes of advertising materials, as well as on the basis of data on rents of TV shows. The subject of the thesis is a sales management system in a media holding using machine learning methods. Research methods: analysis and synthesis, formalization, modeling. The main results of the study: - the simulated sales processes of advertising materials in the media holding are investigated; - the architecture of automation of sales processes of advertising materials has been developed; - cluster and variance analysis of TV ratings data was carried out; - a machine learning model for predicting TV ratings has been developed, and options for its development have been proposed. The field of application of results  is a digital transformation of media holdings by automating sales processes using machine learning The scientific novelty is the proposed architecture for automating the sales of advertising materials, which includes machine learning. As a result, a solution was developed with a module for automatic advertising placement in the broadcast network using a machine learning model. Conclusions. An architecture for automating the sales of advertising materials has been developed, and developed recommendations on technologies for implementing a media holding sales management system using machine learning have been proposed.

• ЗАДАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• 1. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ, ПРИМЕНИМЫХ ПРИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПРОДАЖ МЕДИАХОЛДИНГА
  • 1.1. Анализ автоматизации процессов продаж с помощью CRM
  • 1.2. Применение bpm-системы при автоматизации процессов продаж
  • 1.3. Применение BI-системы при автоматизации процессов продаж
  • 1.4. Применение технологии машинного обучения при автоматизации процессов продаж
• 2. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ И ВЫБОР СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОДАЖАМИ МЕДИАХОЛДИНГА
  • 2.1. Анализ процесса продаж рекламных материалов
  • 2.2. Построение архитектур системы
  • 2.3. Анализ и выбор системы
• 3. АНАЛИЗ ДАННЫХ ТЕЛЕВИЗИОННЫХ РЕЙТИНГОВ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
  • 3.1. Анализ данных телевизионных рейтингов
  • 3.2. Проектирование модели машинного обучения для размещения рекламы в эфирной сетке
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• СВЕДЕНИЯ ОБ УЧАСТИИ АВТОРА В НАУЧНОЙ РАБОТЕ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А
• ПРИЛОЖЕНИЕ Б
• ПРИЛОЖЕНИЕ В
• ПРИЛОЖЕНИЕ Г