Работа посвящена анализу методических аспектов и разработке практических рекомендаций для автоматизированной кластеризации клиентов предприятия на основе интеграции BI-систем и алгоритмов машинного обучения. В исследовании раскрыты возможности автоматизации алгоритма кластеризации через интеграцию BI-систем с алгоритмами машинного обучения на языке Python. В методической части работы также определены особенности разных алгоритмов кластеризации: K-means, DBSCAN, агломеративная кластеризация. В практической части работы выполнена кластеризация клиентов службы доставки ресторанов в г. Санкт-Петербурге на основе рассмотренных методов, раскрыты достоинства и ограничения каждого подхода.
Ярская А.А. (науч. рук. Цуканова О.А.) МЕТОДИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ КЛИЕНТОВ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ BI-СИСТЕМ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/8358