Методы сбора данных и построение модели классификации на основе метода ближайших соседей в цифровом бизнесе

В цифровой среде бизнеса эффективный сбор и анализ данных о поведении клиентов на сайтах организаций являются ключевыми аспектами для успешного развития и оптимизации маркетинговых стратегий. В данной курсовой работе рассматриваются современные методы сбора данных, включая традиционные и инновационные подходы, а также алгоритм построения модели классификации на основе метода ближайших соседей. Исследование направлено на выявление целесообразности применения такого метода для сегментации клиентов и прогнозирования их поведения с целью повышения эффективности взаимодействия с целевой аудиторией и развития бренда.

Продукт

Разработка методических рекомендаций по сбору данных и построению модели классификации поведения клиентов с использованием метода ближайших соседей для применения в цифровом маркетинге.

Актуальность

С развитием цифровых технологий растёт объём данных о клиентах, что требует эффективных методов их сбора и анализа. Использование современных алгоритмов машинного обучения, таких как метод ближайших соседей, позволяет улучшить сегментацию клиентов, повысить точность таргетирования и оптимизировать маркетинговые процессы в бизнесе.

Цель

Исследовать и систематизировать методы сбора данных о поведении клиентов в цифровом бизнесе, а также разработать модель классификации на основе метода ближайших соседей для повышения эффективности анализа клиентской аудитории.

Задачи

Рассмотреть методы сбора данных в цифровом бизнесе; изучить алгоритм метода ближайших соседей; проанализировать целесообразность применения данного метода для классификации клиентов; разработать рекомендации по интеграции методов сбора данных и алгоритма классификации; оценить влияние предложенного подхода на эффективность маркетинговых стратегий.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты исследований поведения клиентов

1.1. Современные методы сбора данных в цифровом бизнесе

1.2. Анализ поведения клиентов на сайте как основа для исследования

1.3. Основы метода ближайших соседей в задачах классификации

Глава 2. Аналитические методы построения и оценки моделей классификации

2.1. Процедура построения модели классификации методом ближайших соседей

2.2. Оценка целесообразности применения метода ближайших соседей к данным клиентов сайта

2.3. Сравнительный анализ методов сбора данных для построения моделей прогнозирования

Глава 3. Практическое применение интегрированных методов анализа клиентского поведения

3.1. Разработка рекомендаций по интеграции методов сбора данных и модели классификации

3.2. Применение модели классификации методом ближайших соседей для сегментации клиентов сайта

3.3. Анализ влияния интегрированного подхода на эффективность маркетинга цифрового бизнеса

3.4. Перспективы развития исследований методов анализа поведения клиентов в цифровом бизнесе

Заключение

Библиография