УДК 004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.11.09.009
Авторы
Нияз Раисович Галимуллин,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Российская Федерация
Камила Багаудиновна Дахкильгова,
Чеченский государственный университет им. А.А. Кадырова, Грозный, Российская Федерация
Аннотация
В статье рассматривается использование машинного обучения для автоматизации бизнес-процессов с применением Python. Описаны ключевые инструменты и библиотеки для обработки данных и построения моделей, подходы к сегментации клиентов, оптимизации маркетинговых кампаний, прогнозированию финансовых показателей и управлению рисками. Особое внимание уделено алгоритмам классификации, кластеризации и анализа временных рядов, которые позволяют повысить эффективность процессов и улучшить точность бизнес-прогнозов. В статье также обсуждаются этапы подготовки данных, выбора моделей и их оценки на реальных бизнес-данных для успешной автоматизации.
Ключевые слова
машинное обучение, автоматизация, бизнес-процессы, Python, классификация, кластеризация, временные ряды, прогнозирование, сегментация клиентов, финансовый анализ
