Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Основные понятия и определения 6
1.1 Дилеры и размещение на классифайдах 6
1.2 Машинное обучение. Решающие деревья 9
1.3 Случайный лес 13
Глава 2. Построение модели случайного леса 16
2.1 Предварительная обработка и анализ данных 16
2.2 Настройка модели 21
Выводы 26
Заключение 27
Список литературы 28
В настоящее время большую популярность приобретает динамическое ценообразование с использованием алгоритмов машинного обучения. Такой подход позволяет увеличить прибыль и объем продаж за счет гибкой подстройки цен под изменения рынка. Динамическое ценообразование широко используется в туристической и транспортной отраслях, однако на рынке автомобилей такой способ формирования цены появился относительно недавно.
Так как дилеры сами устанавливают цену автомобиля, им необходим инструмент оптимальной оценки машин, предлагающий не только цену вывода в продажу, но и стратегию последующей переоценки. При размещении рекламы на классифайде одним из ключевых факторов такого алгоритма являются просмотры объявления, так как их количество непосредственно связано с числом звонков по автомобилю, которые в свою очередь приводят к продаже. Таким образом, управление ценой автомобиля связано с управлением просмотрами. При этом важно учитывать не только возможность переоценки, но и применения услуг продвижения на классифайде.
Задачу создания модели динамического ценообразования для автомобилей можно разделить на несколько подзадач:
1. Построение модели для прогнозирования количества просмотров по автомобилю в каждый день с начала продажи без применения продвижения или переоценки.
2. Моделирование коэффициента конверсии просмотров в звонки.
3. Построение модели для прогнозирования просмотров с учетом применения продвижения и переоценки.
4. Построение модели динамического ценообразования.
В данной работе представлено решение первой подзадачи.
На основе изученной теории в работе получена модель для предсказания количества просмотров объявления по автомобилю в зависимости от номера дня с начала продаж. Также выявлены наиболее значимые характеристики автомобилей, влияющие на количество просмотров объявления.
В дальнейшем результат работы может быть использован при построении модели динамического ценообразования на рынке автомобилей.
