Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/6060
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorПономаренко, Ігор Віталійович-
dc.contributor.authorПономаренко, Игорь Витальевич-
dc.contributor.authorPonomarenko, Ihor-
dc.contributor.authorВіннікова, Інна Ігорівна-
dc.contributor.authorВинникова, Инна Игоревна-
dc.contributor.authorVinnikova, Inna-
dc.date.accessioned2021-03-31T11:25:50Z-
dc.date.available2021-03-31T11:25:50Z-
dc.date.issued2020-12-
dc.identifier.citationПономаренко І. В. Особливості використання Data Science в інтернет-маркетингу / І. В. Пономаренко, І. І. Віннікова // Східна Європа: економіка, бізнес та управління. – 2020. – № 27. – С. 63-67.en_US
dc.identifier.urihttp://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/6060-
dc.description.abstractUK: Статтю присвячено дослідженню особливостей обробки великих масивів даних у сфері інтернет-маркетингу в сучасних умовах за допомогою методів Data Science. Доведено необхідність застосування методів машинного навчання для оптимізації маркетингової стратегії компанії у цифровому середовищі, що сприятиме посиленню конкурентних позицій та розширенню контактів з потенційними клієнтами. Наведено основні напрями застосування інструментів обробки даних у сфері машинного навчання для задоволення потреб маркетингу. Розкрито передумови активного запровадження методів машинного навчання у сфері інтернет-маркетингу. Доведено важливість збору комплексної інформації для використання різноманітних підходів Data Science задля вдосконалення стратегій цифрового маркетингу компаній. Встановлено, що методи машинного навчання на основі великих масивів даних дають можливість визначити приховані взаємозв’язки та взаємозалежності, а отримані результати можуть бути використані для посилення комунікацій з цільовою аудиторією.en_US
dc.description.abstractRU: Статья посвящена исследованию особенностей обработки больших массивов данных в сфере интернет-маркетинга в современных условиях с помощью методов Data Science. Доказана необходимость применения методов машинного обучения для оптимизации маркетинговой стратегии компании в цифровой среде, что будет способствовать усилению конкурентных позиций и расширению контактов с потенциальными клиентами. Приведены основные направления применения инструментов обработки данных в сфере машинного обучения для удовлетворения нужд маркетинга. Раскрыты предпосылки активного внедрения методов машинного обучения в сфере интернет-маркетинга. Доказана важность сбора комплексной информации для использования различных подходов Data Science с целью совершенствования стратегий цифрового маркетинга компаний. Установлено, что методы машинного обучения на основе больших массивов данных дают возможность определить скрытые взаимосвязи и взаимозависимости, а полученные результаты могут быть использованы для усиления коммуникаций с целевой аудиторией.-
dc.description.abstractEN: The article is devoted to the study of the features of processing large data arrays in the field of Internet marketing in modern conditions using Data Science methods. The necessity of applying machine learning methods to optimize a company’s marketing strategy in a digital environment has been proven, which will help to strengthen competitive positions and expand contacts with potential customers. The main directions of application of data processing tools in the field of machine learning for marketing needs are given. The prerequisites for the active introduction of machine learning methods in the field of Internet marketing are revealed. The importance of collecting complex information for the use of various approaches of Data Science in order to improve the strategies of digital marketing of companies is proved. It has been established that machine learning methods on the main big data sets make it possible to determine hidden relationships and interdependencies, and the results obtained can be used to enhance communications with the target audience. Accumulation in the 24/7 mode of information about various processes of the company’s activity and their complex analysis can be carried out within the framework of web analytics through the use of specialized services (Yandex.Metrica, Google Analytics, etc.). It should be noted that in modern conditions, significant progress has been made in the field of text generation using neural networks. Conducting frequency analysis of the use of certain words and phrases using Data Science methods makes it possible to form text appeals for certain groups of potential customers, taking into account the preferences of these categories of the population. That is, potential customers get the impression of a personalized appeal to each user. The presented approach has a positive effect on a large number of users, increasing the level of their loyalty to the respective brands and related information content. The effectiveness of the use of available information in modern conditions is achieved by many companies through the use of Data Science algorithms, which are gradually evolving and turning data analysis into a process of endless improvement of business processes. The outlined trends lead to increased use of the results of machine learning by specialists in the field of marketing.-
dc.language.isouken_US
dc.subjectData Scienceen_US
dc.subjectінтернет-маркетингen_US
dc.subjectінформаціяen_US
dc.subjectнейронні мережіen_US
dc.subjectоптимізаціяen_US
dc.subjectкомунікаціїen_US
dc.subjectцільова аудиторіяen_US
dc.subjectинтернет-маркетингen_US
dc.subjectинформацияen_US
dc.subjectнейронные сетиen_US
dc.subjectоптимизацияen_US
dc.subjectкоммуникацииen_US
dc.subjectцелевая аудиторияen_US
dc.subjectinternet marketingen_US
dc.subjectinformationen_US
dc.subjectneural networksen_US
dc.subjectoptimizationen_US
dc.subjectcommunicationsen_US
dc.subjecttarget audienceen_US
dc.titleОсобливості використання Data Science в інтернет-маркетингуen_US
dc.title.alternativeОсобенности использования Data Science в интернет-маркетингеen_US
dc.title.alternativeFeatures of using Data Science in internet marketingen_US
dc.typeArticleen_US
Розташовується у зібраннях:№ 4 (27)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Ponomarenko.pdf218,49 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.