Интеллектуальный анализ данных о посещаемости музеев в разные сезоны года

Аннотация

В данной исследовательской работе исследуется применение методов интеллектуального анализа данных для прогнозирования посещаемости музеев. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в эффективном управлении культурными объектами и оптимизации их деятельности на основе анализа данных. Были рассмотрены современные методы интеллектуального анализа данных, такие как случайный лес, XGBoost, градиентный бустинг и Lasso регрессия, для создания моделей прогнозирования. Для оценки моделей использовались метрики R^2, MAE и MSE. Результаты показали, что все примененные методы продемонстрировали высокую точность предсказаний, при этом модель Lasso регрессии показала наилучшие результаты. Работа представляет собой важный вклад в повышение эффективности управления культурными ресурсами и разработку целевых маркетинговых стратегий для музеев.