📄Работа №217229

Тема: Разработка информационной системы для контроля и анализа эффективности продвижения блога в социальной сети

📝
Тип работы Бакалаврская работа
📚
Предмет Информационные системы
📄
Объем: 43 листов
📅
Год: 2022
👁️
Просмотров: 0
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

Введение 4
Глава 1 Анализ проблематики продвижения корпоративного блога 7
1.1 Обзор особенностей продвижения корпоративного блога 7
1.2 Моделирование процесса продвижения блога 11
Глава 2 Проектирование системы для прогнозирования эффективности продвижения корпоративного блога 17
2.1 Алгоритм использования разрабатываемой системы 17
2.2 Анализ временных рядов 19
Глава 3 Разработка приложения для классификации текста 22
3.1 Особенности реализации программного модуля 22
3.3. Результаты тестирования приложения 32
Заключение 38
Список используемой литературы и используемых источников 40

📖 Введение

В данных отчета Global Digital 2022 говорится, что на протяжении последнего десятилетия от года к году растет количество пользователей сети Интернет, а также суммарное время, проводимое ими в социальных сетях. Популярность социальных сетей привела к тому, что многие компании рассматривают данные сервисы, как площадки для продвижения своих товаров и услуг. Поэтому большинство компаний открывает корпоративные блоги в социальных сетях, надеясь привлечь как можно большую аудиторию [4]. Распространение социальных сетей привело к тому, что большинство компаний для продвижения своих товаров и услуг создают в них корпоративные блоги [5]. Компании заинтересованы в том, чтобы размещаемый ими контент в социальных сетях получил как можно большее количество просмотров [6], [7].
С коммерческой точки зрения рост числа подписчиков и суммарного количества просмотров корпоративного блога являются необходимым условием для увеличения количества потенциальных клиентов предлагаемой продукции среди пользователей социальной сети [3].
Стандартным способом увеличения количества просмотров и подписчиков является процесс продвижения блога. Интенсивность этого процесса зависит от выделяемого бюджета и может включать в себя, например:
- выкуп рекламы по ключевым словам в поисковой строке;
- покупка рекламы в других блогах;
- продвижение посредством встроенных инструментов социальной сети;
- размещение баннеров.
Эффективность продвижения корпоративного блога оценивается в приросте количества подписчиков и просмотров. Неэффективное продвижение блога приводит к трате бюджета и не обеспечивает прирост описанных выше показателей. Проблема заключается в том, что обычно эффективность продвижения блога оценивается по факту, когда весь выделенный на эти цели бюджет израсходован. На решение этой проблемы и направленны исследования, представленные в данной выпускной квалификационной работе.
В бакалаврской работе предлагается разработать информационную систему, которая на основе данных, полученных через некоторое время после старта продвижения корпоративного блога, могла бы прогнозировать конечный результат на заданную дату, выраженный в виде количества новых подписчиков и просмотров. И если прогноз такой системы будет свидетельствовать о низкой эффективности текущей стратегии продвижения, то ее можно будет скорректировать до момента расходования выделенного на продвижение бюджета.
Цель выпускной квалификационной работы - разработка информационной системы для контроля и анализа эффективности продвижения блога в социальной сети.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
- моделирование процесса продвижения корпоративного блога;
- проектирование системы анализа эффективности продвижения блога в социальной сети;
- реализация и тестирование системы анализа эффективности продвижения блога.
Методы исследования - методы и технологии проектирования информационных систем, технологии программирования.
Практическая значимость бакалаврской работы заключается в разработке программного продукта, используемого при маркетинговых исследованиях и способного прогнозировать изменение количества подписчиков и просмотров корпоративного блога.
Данная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.
В первой главе приводится описание исследований о росте роли социальных сетей, объясняется мотивация бизнеса при принятии решении об открытии корпоративного блога, описывается роль процесса продвижения при расширении аудитории корпоративного блога, проводится выбор оценки эффективности продвижения блога, моделируется процесс продвижения блога в нотации IDEF0.
Вторая глава посвящена проектированию системы для прогнозирования эффективности продвижения корпоративного блога и анализу алгоритмов прогнозирования.
В третьей главе представлен процесс разработки программного обеспечения, а также приведены результаты его тестирования на реальных данных, полученных из сервиса SocialBlade.
В заключении описываются результаты выполнения выпускной квалификационной работы.
Бакалаврская работа состоит из 43 страниц текста, 26 рисунков, 1 таблицы и 20 источников.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

При выполнении бакалаврской работы были получены следующие результаты:
- в ходе анализа литературных данных установлено, что за последние 10 лет количество пользователей социальных сетей увеличилось более чем в 3 раза и продолжает расти;
- увеличение роли социальных сетей привело к росту в них корпоративных блогов, цель ведения которых заключается в продвижении среди пользователей своих товаров и услуг;
- для продвижения своих товаров и услуг как можно большему числу пользователей владельцы корпоративных блогов стремятся увеличить количество своих подписчиков и число просмотров, для этого на основе выбранной маркетинговой стратегии выполняется продвижение корпоративного блога;
- с использованием методологии IDEF0 проведено функциональное моделирование процесса продвижения блога, в результате которого установлено, что данный процесс можно модернизировать за счет разработки и внедрения системы для анализа и прогнозирования результатов продвижения блога;
- предложен алгоритм оценки эффективности продвижения блога, который включает в себя: прогнозирование изменения количества подписчиков и просмотров за счет естественного прироста; прогнозирование изменения количества подписчиков и просмотров на основе промежуточных данных, полученных в начале продвижения блога; сравнение этих двух прогнозов друг с другом;
- предложена схема работы программного обеспечения, которая включает в себя загрузку исторических данных корпоративного блога с данными об изменении количества подписчиков и просмотров из сервиса Social blade и анализе полученных данных c использованием библиотеки Darts для составления прогноза по изменению показателей блога в результате его продвижения;
- на языке программирования python разработан программный модуль для контроля и анализа эффективности продвижения блога в социальной сети;
- разработанное программное обеспечение протестировано на данных корпоративного блога Nvidia из социальной сети YouTube, результаты тестирования доказали работоспособность предложенного в бакалаврской работе решения.

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

1. Григорьев Е.А. Разведочный анализ данных с помощью Python /
Григорьев Е.А., Климов Н.С. // E-Scio. 2020. №2 (41). URL:
https://cyberleninka.rU/article/n/razvedochnyy-analiz-dannyh-s-pomoschyu-python(дата обращения: 22.09.2022).
2. Гришков, Д.Ю. Язык высокого уровня программирования Python
/ Гришков Данила Юрьевич, Аусилова Назерке Мырзабековна // НИР/SfeR. 2022. №1 (9). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/yazyk-vysokogo-urovnya-
programmirovaniya-python (дата обращения: 22.09.2022).
3. Евсюков, В.В. SMM - драйвер повышения эффективности маркетинга в современных условиях / Евсюков Владимир Васильевич, Райман Анастасия Константиновна // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2018. №1-1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/smm- drayver-povysheniya-effektivnosti-marketinga-v-sovremennyh-usloviyah(дата обращения: 22.09.2022).
4. Ершов, В.Е. Тенденции развития рекламной деятельности в
социальных сетях / Ершов Вадим Евгеньевич // Вестник евразийской науки. 2015. №5 (30). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-
reklamnoy-deyatelnosti-v-sotsialnyh-setyah (дата обращения: 22.09.2022).
5. Злобина, Н.В. Маркетинг в социальных сетях: современные
тенденции и перспективы / Злобина Наталья Васильевна, Завражина Кристина Владимировна // n-Economy. 2015. №6 (233). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/marketing-v-sotsialnyh-setyah-sovremennye- tendentsii-i-perspektivy(дата обращения: 22.09.2022).
6. Музыкант, В.Л. Опыт исследования SMM как вирусной стратегии
в медийном пространстве / Музыкант Валерий Леонидович // Вестник РУДН. Серия: Социология. 2014. №4. URL: https://cyberleninka.ru/articl e/n/opyt-
issledovaniya-smm-kak-virusnoy-strategii-v-mediynom-prostranstve (дата
обращения: 22.09.2022).
7. Ольшевский, Д. SMM-продвижение как эффективный
инструмент интернет-маркетинга / Ольшевский Дмитрий // Наука и инновации. 2017. №175. URL: https://cyberleninka.ru/articleZn/smm-
prodvizhenie-kak-effektivnyy-instrument-internet-marketinga (дата обращения: 22.09.2022).
8. Тарасова А.Н. Сентиментальный анализ постов в социальных сетях посредством Python / Тарасова А.Н., Иванов К.О. // Символ науки. 2022. №3-1. URL: https://cyberleninka.ru/article/nZsentimentalnyy-analiz-postov- v-sotsialnyh-setyah-posredstvom-python(дата обращения: 22.09.2022).
9. Тепляков, В.А. SMM-маркетинг. Особенности продвижения /
Тепляков Владислав Алексеевич // Вестник науки и образования. 2018. №2 (38). URL: https://cyberleninka.ru/article/nZsmm-marketing-osobennosti-
prodvizheniya (дата обращения: 22.09.2022).
10. Чибирова, М.Э. Анализ данных и регрессионное моделирование с
применением языков программирования Python и R / Чибирова Марина Эльбрусовна // Научные записки молодых исследователей. 2019. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/nZanaliz-dannyh-i-regressionnoe-modelirovanie-s- primeneniem-yazykov-programmirovaniya-python-i-r (дата обращения:
22.09.2022).
11. Bettaiah, V. Alignment of Time Series for Subsequence-to- Subsequence Time Series Matching / Vineetha Bettaiah, Heggere S. Ranganath // SAI 2014 part of the Studies in Computational Intelligence book series: Intelligent Systems in Science and Information, 2014. - Springer Nature Switzerland AG, 2014. - pp.193-208
12. Higuchi, T. Special Section on Nonparametric Approach to Time Series Analysis / Tomoyuki Higuchi, Genshiro Kitagawa // Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2002. - №54 (169). - Springer Nature Switzerland AG 2002. - pp.101-112
13. Kiefer, D. Univariate Time Series Forecasting: Machine Learning Prediction of the Best Suitable Forecast Model Based on Time Series Characteristics / Daniel Kiefer, Markus Bauer, Florian Grimm // Human Centred Intelligent Systems Proceedings of KES-HCIS 2021 Conference. - Springer Nature Switzerland AG, 2021. - pp.152-162
14. Kriegel, H.P. Analysis of Time Series Using Compact Model-Based Descriptions / Hans-Peter Kriegel, Peer Kroger, Alexey Pryakhin, Matthias Renz // International Conference on Database Systems for Advanced Applications DASFAA 2008: Database Systems for Advanced Applications. - Springer Nature Switzerland AG, 2008. - pp.698-701
15. Kriegel, H.P. Approximate Clustering of Time Series Using Compact Model-Based Descriptions / Hans-Peter Kriegel, Peer Kroger, Alexey Pryakhin, Matthias Renz, Andrew Zherdin // International Conference on Database Systems for Advanced Applications DASFAA 2008: Database Systems for Advanced Applications. - Springer Nature Switzerland AG, 2008. - pp.364-379
16. Nikolskii, I.M. Erratum to: Parallel Algorithm to Detect Structural Changes in Time Series / I.M. Nikolskii, K.K. Furmanov // Computational Mathematics and Modeling, 2016. - №27 (394). - Springer Nature Switzerland AG 2016. - pp.84-92
17. Paparoditis, E. Nonparametric Functional Time Series Prediction / Efstathios Paparoditis // Recent Advances in Functional Data Analysis and Related Topics - Conference proceedings. - Springer Nature Switzerland AG, 2011. - pp.251-254
18. Thuan, N.D. Using Fuzzy Time Series Model Based on Hedge Algebras and Relationship Groups Following Time Points for Forecasting Time Series / Nguyen Dinh Thuan, Hoang Tung // International Conference on Future Data and Security Engineering FDSE 2020: Future Data and Security Engineering.
Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications. - Springer Nature Switzerland AG, 2020. - pp.401-410
19. Truong, C.D. Time Series Prediction Using Motif Information / Cao Duy Truong, Duong Tuan Anh // International Workshop on Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence MIWAI 2012: Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence. - Springer Nature Switzerland AG, 2012. - pp.110-121
20. Widiputra, H. Multiple Time-Series Prediction through Multiple Time-Series Relationships Profiling and Clustered Recurring Trends / Harya Widiputra, Russel Pears, Nikola Kasabov // Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining PAKDD 2011: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. - Springer Nature Switzerland AG, 2011. - pp.161¬172

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ