Publication: ПРЕДСКАЗАНИЕ ПЛАТЕЖНЫХ ОПЕРАЦИЙ КЛИЕНТОВ БАНКА НА ОСНОВЕ ИХ ПРЕДЫДУЩЕЙ АКТИВНОСТИ В ФИНАНСОВЫХ КАНАЛАХ
| dc.contributor.advisor | Климов Валентин Вячеславович | |
| dc.contributor.author | Петренко, С. Е. | |
| dc.date.accessioned | 2025-02-12T17:21:51Z | |
| dc.date.available | 2025-02-12T17:21:51Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description | Уровень образования: бакалавриат; Код направления/специальности: 01.03.02; Группа: Б17-511 | |
| dc.description.abstract | Пояснительная записка содержит 36 страниц, 11 рисунков, 25 формул. Количество используемых источников – 18. КЛАССИФИКАЦИЯ, РЕГРЕССИЯ, КЛАСТЕРИЗАЦИЯ, RFM-АНАЛИЗ, ФИНАНСОВЫЕ ДАННЫЕ, ТАРГЕТИРОВАННАЯ РЕКЛАМА Объект исследования – записи о поведении клиентов в системе. Предметом исследования является предсказание финансового поведения клиента в системе. Целью данной выпускной квалификационной работы является разработка алгоритма, предсказывающего будущее поведение клиента по записям о его поведении в прошлом. В XX веке при работе с клиентами торговые структуры создавали рекламные предложения исходя из общего подхода: анализировались, например, потребительская корзина или результаты социологических опросов. В настоящее время данные о покупках или банковских операциях клиентов хранятся в виде цифровых данных, что значительно упростило их хранение и дало существенное развитие клиентоориентиованному подходу. Вместо более общих, не всегда показательных данных может изучаться поведение каждого клиента в отдельности. Персональная (таргетированная) реклама может увеличить прибыль с каждого отдельного клиента. Для решения задачи подбора таргетированной рекламы различными алгоритмами, основанными на моделях классификации и регрессии предсказываются будущие действия клиента. На основе этих предсказаний клиентам могут также выдаваться персональные скидки, отсекаться неактивные клиенты, не приносящие прибыли и увеличивающие сложность работы алгоритма по времени и памяти. В данной ВКР изучаются различные алгоритмы, решающие задачи классификации, регрессии и кластеризации и их применение к решению задачи предсказания будущих действий клиента в финансовых каналах. Так же в ходе работы был написан алгоритм, решающий данную задачу. Изучаемые в работе методы имеют высокую актуальность и активно используются финансовыми структурами. Программные средства реализации этих методов и библиотеки, их содержащие, на данный момент все еще активно дорабатываются и совершенствуются. Как следствие разрабатываемый алгоритм, использующий эти методы, также будет иметь высокую актуальность. | |
| dc.identifier.citation | Петренко, С. Е. ПРЕДСКАЗАНИЕ ПЛАТЕЖНЫХ ОПЕРАЦИЙ КЛИЕНТОВ БАНКА НА ОСНОВЕ ИХ ПРЕДЫДУЩЕЙ АКТИВНОСТИ В ФИНАНСОВЫХ КАНАЛАХ : Выпускная квалификационная работа, бакалавриат, 01.03.02 / С. Е. Петренко ; рук. работы Климов Валентин Вячеславович, 2021 | |
| dc.identifier.uri | https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/33398 | |
| dc.language | ru | ru |
| dc.subject | ВКР | |
| dc.subject | Выпускная квалификационная работа | |
| dc.title | ПРЕДСКАЗАНИЕ ПЛАТЕЖНЫХ ОПЕРАЦИЙ КЛИЕНТОВ БАНКА НА ОСНОВЕ ИХ ПРЕДЫДУЩЕЙ АКТИВНОСТИ В ФИНАНСОВЫХ КАНАЛАХ | |
| dc.type | ВКР | |
| dspace.entity.type | Publication |