Optimization of Information Processes in the Field of Marketing Research Using Artificial Intelligence Technologies
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-2-413-424Keywords:
machine learning, infocommunication technologies, data analysis, marketing research, information processes, web applicationAbstract
The purpose of the work is to design software to optimize information processes in the field of marketing research. The authors identified one of the main resources that increases the competitiveness of organizations, analyzed the scope of application of marketing research, and determined the essence of marketing research. One of the key infocommunication technologies is machine learning, which allows you to identify hidden patterns and patterns. The technical means for implementing the software are described, and the basis for the use of artificial intelligence and machine learning technologies is given. Geoanalytics technology allows companies to understand the location of their customers, their preferences and behavior depending on where they live. An application written in the Python programming language using the PyCharm and JupyterNotebook environment is designed, the use of libraries, for example, pandas, csv, streamlit, streamlit_folium is described.
Downloads
References
Алгоритм классификации Random Forest на Python [Электронный ресурс]. URL: https://pythonru.com/uroki/sklearn-random-forest (дата обращения 08.11.2023).
Ахмаров А.В., Натальсон А.В., Темирова А.Б. 2023. Управление изменениями в условиях цифровой трансформации: как компании могут эффективно адаптироваться к новым бизнес-моделям. Экономика и управление: проблемы, решения. Т. 3, № 9 (139), 145–150.
Библиотека folium и пять любопытных приёмов её использования. [Электронный ресурс]. URL: https://cartetika.ru/tpost/rza65eg6s1-biblioteka-folium-i-pyat-lyubopitnih-pri (дата обращения 08.11.2023).
Богданов А.Н., Багаутдинова Л.А., Хакимуллина А.С. 2015. CASE средства при проектировании систем управления. Казань: КГЭУ, 47 с.
Волкова С.В. 2023. Интеллектуальное программное обеспечение для проведения маркетинговых исследований. XXVI всероссийский аспирантско-магистерский научный семинар, посвященный дню энергетика. Казань, 28–30.
Галимова С.Р. 2023. Искусственный интеллект: положительные и отрицательные последствия создания и использования. Тинчуринские чтения «Энергетика и цифровая трансформация». Материалы Международной молодежной научной конференции. Казань, 26–29.
Геоаналитика и геоанализ: визуализация данных на географической карте. [Электронный ресурс]. URL: https://biconsult.ru/solutions/geoanalitika-i-geoanaliz-vizualizaciya-dannyh-na-geograficheskoy-karte-sistema-biznes (дата обращения 08.11.2023).
Груздев А.В., Хейдт М. 2019. Изучаем pandas. M.: ДМК Пресс, 700 c.
Иванова Д.Д. 2023. WEB-разработка на языке PYTHON. Фреймворки. Тинчуринские чтения «Энергетика и цифровая трансформация». Материалы Международной молодежной научной конференции. Казань, 45–47.
Использование сервисов Geocode и Carto для создания визуализаций с географической привязкой [Электронный ресурс]. URL: http://contentium.tilda.ws/page1004490.html (дата обращения 08.11.2023).
Кудрявцева А.А., Киселев Н.С. 2021. Проектирование интерфейсов прикладных программных обеспечений. Современная школа России. Вопросы модернизации. № 9-1 (38), 82–83.
Мустафин Р.Ф., Зарипова Р.С. 2023. Программное обеспечение для сервисного обслуживания клиентов. Научно-технический вестник Поволжья. № 6. С. 323–326.
Нгуен Тхи Тху, Зарипова Р.С., Нгуен Фук Хау 2023. BIG DATA: применение больших данных на практике. Научно-технический вестник Поволжья. № 9, 120–122.
Оценка локации для бизнеса в сервисе «Геоаналитика» [Электронный ресурс]. URL: http://www.sberbank.ru/ru/s_m_business/nbs/geo (дата обращения 08.11.2023).
Пьянков В.В., Тимофеева О.А., Кельбах Е.И. 2013. Практический маркетинг: учеб. пособие, Перм. гос. нац. исслед. ун-т., 134 с.
Рольбина Е.С. 2011. Маркетинговые исследования, сегментация, позиционирование: учебное пособие, Казань: Изд-во КГФЭИ, 244 с.
Сырцов А.А. 2021. Разработка программного обеспечения для терминала автомойки. Тинчуринские чтения «Энергетика и цифровая трансформация». Материалы международной молодежной научной конференции, Казань, 96–99.
Хайруллина Г.И. 2023. Использование информационно-коммуникационных технологий в образовательном процессе. XXVI всероссийский аспирантско-магистерский научный семинар, посвященный дню энергетика. Казань, 209–211.
Хамитов Р.М., Князькина О.В. 2023. Цифровая трансформация городской среды как средство повышения качества жизни. Компетентность. № 5, 26–31.
Хатипова Л.Ф. 2023. Разработка кроссплатформенного приложения для организации деятельности предприятий малого и среднего бизнеса. Тинчуринские чтения «Энергетика и цифровая трансформация». Материалы Международной молодежной научной конференции. Казань, 148–151.
CSV File Reading and Writing [Электронный ресурс]. URL: https://docs.python.org/3/library/csv.html (дата обращения 08.11.2023).
Russia Real Estate 2018–2021 [Электронный ресурс]. URL: https://www.kaggle.com/datasets/mrdaniilak/russia-real-estate-20182021 (дата обращения 08.11.2023).
Streamlit. A faster way to build and share data apps [Электронный ресурс]. URL: https://streamlit.io/ (дата обращения 08.11.2023).
Abstract views: 93
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Economics. Information Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
