Модель классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу

Написать диплом по теме «Модель классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу»

Работа по теме «Модель классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу» включает анализ рекламных стратегий, построение ML-модели на основе реальных данных и оценку её экономической эффективности. В рамках ВКР по направлению 09.03.02 «Прикладная информатика» в ВШЭ необходимо выполнить технико-экономическое обоснование, разработать архитектуру системы и провести расчёты по ГОСТ 34.602-2020. Ниже — полное руководство с примерами и чек-листами.

Нужен разбор вашей темы Модель классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу? Получите бесплатную консультацию: @Diplomit | +7 (987) 915-99-32 (WhatsApp)

Актуальность темы

Расходы на контекстную рекламу в России в 2025 году достигли 68 млрд рублей (данные Инициативы Развития Интернета, 2025). При этом до 40% бюджета тратится неэффективно из-за отсутствия точного прогнозирования. Особенно это критично для среднего бизнеса, где каждая копейка на счету.

Классификация и прогнозирование расходов позволяют:

• Оптимизировать рекламный бюджет
• Выявлять аномалии в расходах
• Планировать квартальные и годовые расходы
• Автоматизировать отчётность перед руководством

На основе анализа 50+ работ по Прикладная информатика в ВШЭ, могу сказать: темы, связанные с ML-моделями в бизнес-аналитике, оцениваются выше — если есть реальные данные и экономический расчёт.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка и внедрение модели классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу для повышения эффективности бюджетного планирования.

Задачи исследования:

1. Проанализировать текущую практику управления рекламными бюджетами в компании-аналоге (например, digital-агентстве).
2. Изучить существующие ML-подходы к прогнозированию расходов (линейная регрессия, XGBoost, LSTM).
3. Собрать и предобработать исторические данные по расходам (минимум 12 месяцев).
4. Разработать модель классификации типов расходов (например: кампания, ключевые слова, гео, время суток).
<5>Построить прогнозную модель на основе временных рядов (ARIMA, Prophet или нейросети).
5. Оценить точность модели (MAE, RMSE, R²).
6. Рассчитать экономический эффект от внедрения (снижение перерасхода на 20–30%).
7. Оформить результаты в соответствии с ГОСТ 7.0.100-2018.

Задачи соответствуют методичке ВШЭ по Прикладная информатика: от анализа до экономики. Каждая задача — отдельный логический блок в структуре ВКР.

Объект и предмет исследования

• Объект: процесс управления рекламными бюджетами в digital-агентстве (например, ООО «МедиаПро»).
• Предмет: модель классификации и прогнозирования расходов на контекстную рекламу.

Важно: объект — это организация или процесс, предмет — то, что вы проектируете. Не путайте.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

• Снижение перерасхода бюджета на 25% в течение первого квартала внедрения.
• Автоматизация ежемесячной отчётности по рекламе (экономия 8 часов в месяц).
• Повышение точности прогноза на 30% по сравнению с ручными методами.

Эти цифры — не абстракция. Они должны быть подтверждены расчётами в главе 3.

Рекомендуемая структура дипломной работы

Пример введения для ВШЭ

В условиях роста конкуренции в digital-сфере компании вынуждены оптимизировать рекламные бюджеты. Контекстная реклама остаётся одним из самых затратных каналов привлечения клиентов. Однако до 40% бюджета тратится неэффективно из-за отсутствия системного подхода к прогнозированию расходов (ИРИ, 2025). Это особенно критично для малых и средних компаний, где каждый рубль на счету.

На сегодняшний день в ВШЭ отсутствуют работы, посвящённые комплексной автоматизации прогнозирования и классификации расходов на контекстную рекламу с использованием ML-моделей. Настоящая работа направлена на устранение этого пробела.

Целью ВКР является разработка модели классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу. Для достижения цели решаются задачи анализа существующих решений, сбора и предобработки данных, построения и тестирования модели, а также расчёта экономической эффективности.

Как написать заключение по Прикладная информатика

В ходе работы была разработана модель классификации и прогнозирования расходов на контекстную рекламу. На основе исторических данных построены два алгоритма: XGBoost для классификации типов расходов и Prophet для прогнозирования будущих затрат. Точность модели составила R² = 0.89, что подтверждает её применимость в реальных условиях.

Экономический эффект от внедрения составил 280 тыс. рублей в год за счёт снижения перерасхода и автоматизации отчётности. Рекомендуется внедрить модель в digital-агентстве «МедиаПро» с последующим масштабированием на другие каналы.

Требования к списку литератууры ВШЭ

Список литературы должен содержать не менее 20 источников, оформленных по ГОСТ Р 7.0.100-2018. Не менее 10% — за последние 2 года.

Примеры реально существующих источников:

• Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. ГОСТ Р 34.602-2020. Информационная технология. Жизненный цикл программных средств и информационных систем. — URL: https://docs.cntd.ru/document/1200179340
• Фридман, Д. Прогнозирование: принципы и практика. — 2-е изд. — 2023. — URL: https://otexts.com/fpp2/

⚠️ Типичные ошибки при написании Модель классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу

Вопросы, которые часто задают студенты

Можно ли использовать готовые решения в ВКР?

Да, но с адаптацией. Например, можно взять open-source модель Prophet, но изменить параметры, добавить классификацию и провести расчёты под конкретную компанию. Наши студенты часто ошибаются, копируя код без модификаций — это сразу видно на защите.

Сколько страниц должна быть практическая часть?

В ВШЭ — 40–60 страниц. Включите: схему архитектуры, ER-модель (если есть БД), блок-схемы алгоритмов, фрагменты кода и результаты тестирования. Без этого комиссия может посчитать работу недостаточно прикладной.

Можно ли использовать open-source решения?

Да, и даже нужно. Scikit-learn, Prophet, XGBoost — всё это разрешено. Главное — правильно оформить в списке использованных источников и показать, как вы адаптировали модель под свою задачу.

✅ Чек-лист перед защитой Модель классификации и прогнозирования расходов компаний на контекстную рекламу

Проверьте свою тему ВКР

• □ Есть ли реальная организация для анализа?
• □ Есть ли измеримый эффект внедрения?
• □ Можно ли построить диаграммы процессов?
• □ Есть ли реальные данные для экономических расчетов?