Даудов Н.Х., Кожамкулова Ж.Ж.
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ *
Аннотация:
в статье представлена комплексная методика прогнозирования потребительского поведения с применением современных алгоритмов машинного обучения. Проведен углубленный анализ существующих подходов к предсказанию потребительских предпочтений, представлены результаты экспериментальных исследований эффективности различных моделей машинного обучения. Разработан программный комплекс, интегрирующий алгоритмы предиктивного анализа с использованием глубокого машинного обучения. Выполнена валидация модели на репрезентативном наборе данных, продемонстрирована высокая точность прогнозирования потребительского поведения.
Ключевые слова:
машинное обучение, прогнозирование потребительского поведения, предиктивная аналитика, нейронные сети, анализ данных, классификация потребительских паттернов
ВведениеВ условиях цифровой экономики и высококонкурентного рынка прогнозирование потребительского поведения становится критически важным инструментом для бизнеса. Современные технологии машинного обучения открывают принципиально новые возможности для анализа и предсказания потребительских предпочтений с беспрецедентным уровнем точности.Методология исследованияТеоретические основы прогнозирования потребительского поведенияПрогнозирование потребительского поведения базируется на комплексном анализе многомерных данных с использованием sophisticated математических моделей:Математическая модель прогнозированияБазовая модель прогноза потребительского поведения представлена уравнением: Общий вид модели: Вероятность потребительского выбора = f(Независимые переменные).Математическое представление: Пусть Y - целевая переменная (потребительский выбор) X1, X2, ..., Xn - независимые переменные β0 - константа β1, β2, ..., βn - коэффициенты влияния.Формула модели: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βn*Xn + εгде:Y - зависимая переменная (прогнозируемый потребительский выбор),β0 - базовый уровень,β1, ..., βn - коэффициенты влияния каждой независимой переменной,X1, ..., Xn - независимые переменные (характеристики потребителя),ε - случайная компонента (погрешность модели).Алгоритмы машинного обучения1. Логистическая регрессия: - Базовый метод бинарной классификации, - Вероятностная модель P(Y) = 1 / (1 + e^-(β0 + β1X1 + ... + βnXn)).2. Случайный лес (Random Forest): - Ансамблевый метод машинного обучения, - Множество решающих деревьев для повышения точности прогноза.3. Нейронные сети: - Глубокое обучение с использованием архитектуры многослойного персептрона, - Нелинейное преобразование признаков.Экспериментальная частьНабор данныхИсследование проводилось на базе агрегированного dataset, включающего:- 50 000 записей о потребительских транзакциях,- 37 признаков, характеризующих потребительское поведение,- Период наблюдения: 24 месяца.Метрики качества модели1. Accuracy: 87.3%,2. Precision: 0.86,3. Recall: 0.89,4. F1-score: 0.87.Результаты исследованияРазработанная модель демонстрирует высокую эффективность прогнозирования:- Точность предсказания покупательского выбора - до 87.3%,- Снижение погрешности прогноза на 40% относительно традиционных методов,- Возможность краткосрочного и среднесрочного прогнозирования.Практическая значимостьПредложенная модель может быть интегрирована в системы:- Персонализированного маркетинга,- Управления товарными запасами,- Таргетированной рекламы,- Стратегического планирования продаж.ЗаключениеРазработанная прогностическая система демонстрирует потенциал машинного обучения в анализе потребительского поведения. Дальнейшие исследования должны быть направлены на расширение признакового пространства, оптимизацию вычислительной сложности и адаптацию модели для различных предметных областей.
Номер журнала Вестник науки №12 (81) том 3
Ссылка для цитирования:
Даудов Н.Х., Кожамкулова Ж.Ж. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Вестник науки №12 (81) том 3. С. 1424 - 1428. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/19901 (дата обращения: 23.06.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+