Details

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка и анализ системы сбора данных о поведении пользователей веб-приложения». Данная работа посвящена исследованию методов сбора и анализа данных о поведении пользователей веб-приложений, разработке и внедрению программного решения для сбора пользовательских событий, а также анализу закономерностей поведения пользователей с применением методов машинного обучения. Задачи, которые решались в ходе исследования:  1. Анализ существующих инструментов сбора данных (Google Analytics 4, Яндекс.Метрика, Mixpanel) и выявление их ограничений. 2. Исследование возможностей математических моделей анализа пользовательского поведения, включая методы кластеризации, выявления аномалий. 3. Разработка программного решения для сбора данных о поведении пользователей приложения и его апробация. Работа проводилась на основе тестирования данных в экспериментальной среде. С помощью предложенных программных средств выполнена сегментация аудитории приложения, проведен анализ активности пользователей, выявлены аномалии и построены моделей прогнозирования поведения пользователей. На основе результатов анализа составлены рекомендации для совершенствования веб-приложения.

The subject of the graduate qualification work is “Development and analysis of a system for collecting data on the behavior of web application users”. This work is devoted to the study of methods for collecting and analyzing data on the behavior of web application users, the development and implementation of a software solution for collecting user events, and the analysis of user behavior patterns using machine learning methods. The research sets the following goals: 1. Analysis of existing data collection tools (Google Analytics 4, Yandex.Metrica, Mixpanel), and identification of their limitations. 2. Exploring the possibilities of mathematical models for analyzing user behavior, including clustering methods and anomaly detection. 3. Development of a software solution for collecting data on the behavior of application users, and its testing. The work was carried out on the basis of data testing in an experimental environment. The proposed software tools were used to segment the application audience, analyze user activity, identify anomalies, and build models for predicting user behavior. Based on the results of the analysis, recommendations have been made for improving the web application.