Введение 3
Глава 1 Системы анализа целевой аудитории сайта 6
1.1 Анализ современного состояния исследований в области систем
анализа целевой аудитории 6
1.2 Обзор и анализ источников по теме исследований 10
Глава 2 Выбор алгоритма для сегментации целевой аудитории сайта 20
2.1 Технология интеллектуального анализа данных 20
2.2 Обзор и анализ методологий технологий Data Mining 23
Глава 3 Применение алгоритма сегментации и выбор оптимального алгоритма поиска кластеров для набора данных пользователей 29
3.1 Считывание набора данных 29
3.2 Визуализация пола клиента 32
3.3 Визуализация возрастного распределения 34
3.4 Анализ годового дохода клиентов 36
3.5 Анализ расходов клиентов 39
3.6 Алгоритм К-средних и поиск количества кластеров 41
3.7 Сегментация целевой аудитории 52
3.8 Сравнение алгоритмов 55
Глава 4 Оценка модели и анализ результатов 66
4.1 Анализ полученных результатов 66
4.2 Оценка возможностей и применимости полученного решения 69
Заключение 72
Список используемых источников 73
Одной из важнейших критериев сайта является его посещаемость.
Посещаемость сайта отражает количество желаний и проблем, которые хотят получить или решить пользователи.
Чтобы понять какие задачи нужно решать на сайте для увеличения его посещаемости, необходимо сформировать портрет пользователя.
«Портрет пользователя - это набор разных характеристик и информацнных данных о пользователях, с помощью которого можно выявить проблему для отдельных групп лиц» [13].
Так же портрет пользователя можно представить, как комплексную характеристику и описание типичного пользователя продукта или услуги, основанное на анализе данных о поведении пользователей. Он включает в себя информацию о демографических характеристиках пользователей, их интересах, потребностях, привычках и предпочтениях. Портрет пользователя помогает лучше понимать целевую аудиторию и создавать более эффективные маркетинговые стратегии и продукты, а также оптимизировать пользовательский опыт.
Для создания портрета пользователя проводится анализ данных, которые могут включать в себя:
Данные о демографии: возраст, пол, место жительства, образование, доходы и другие характеристики, которые могут быть важны для понимания аудитории.
Данные о поведении: данные о частоте использования продукта, продолжительности сеансов, популярных функциях и действиях пользователей, которые позволяют понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом.
Данные о предпочтениях: данные о том, какие функции или продукты наиболее популярны у пользователей, что они ищут, какие задачи они решают, и какие проблемы они хотят решить.
Данные о сегментации: данные о том, как различные группы пользователей взаимодействуют с продуктом, какие проблемы они решают, какие функции наиболее важны для каждой группы, и как можно оптимизировать пользовательский опыт для каждой группы.
После анализа данных и создания портрета пользователя, можно использовать его для создания более эффективных стратегий маркетинга и продуктов, которые лучше соответствуют потребностям и предпочтениям целевой аудитории. Также можно использовать портрет пользователя для оптимизации пользовательского опыта, понимая, как пользователи взаимодействуют с продуктом и что наиболее важно для них...
Целью данной работы заключалась в создание моделей и алгоритмов для быстрой и эффективной сегментации пользователей, а также опровержение или принятия гипотезы о том что методы data mining для сегментации целевой аудитории сайта является более эффективным и гибкими, чем традиционные методы сегментации на основе опросов.
Цель данной работы заключается в разработке алгоритма сегментации клиентов целевой аудитории сайта. В рамках работы был использован алгоритм машинного обучения, называемый неконтролируемым обучением. Для решения задачи был применен алгоритм кластеризации K-средних.
В ходе работы проанализирован ряд алгоритмов для поиска кластеров, выбран лучший алгоритм для выявления кластеров в классификации k-means, построен алгоритм кластеризации K-средних. Он основан на выявлении сходства между объектами и группировке их в кластеры. Были определены параметры алгоритма, такие как количество кластеров и метод определения центров кластеров, а так же в ходе работы были построены такие алгоритмы как DBSCAN и OPTICS которые имеют свои преимущества и недостатки по сравнению с кластеризации K-средних. Так же был произведён их сравнительный анализ.
Результаты работы были успешными: была разработана эффективная система сегментации клиентов целевой аудитории сайта, в отличии от словесных опросов. Алгоритм позволяет автоматически выделять кластеры клиентов на основе общих характеристик, что поможет оптимизировать маркетинговые кампании и улучшить взаимодействие с клиентами.
Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на улучшение алгоритма сегментации, например, путем добавления дополнительных параметров и анализа других алгоритмов машинного обучения.
