ЗАСТОСУВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ У ВЕБАНАЛІЗУВАННІ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ CИСТЕМ

Анотація

Сучасна вебаналітика є важливим інструментом для дослідження поведінки користувачів, оцінювання ефективності цифрових платформ і підтримки прийняття управлінських рішень у соціально-економічних системах. Зі зростанням обсягів даних і ускладненням цифрової взаємодії традиційні підходи аналізу виявляються недостатніми, що зумовлює необхідність використання математичних методів для моделювання, прогнозування та оптимізації вебаналітики.

У статті розглянуто широкий спектр математичних методів, що застосовуються у вебаналізуванні, зокрема кореляційний і регресійний аналіз, методи часових рядів, байєсові мережі, марковські ланцюги, кластеризацію та алгоритми машинного навчання. Здійснено порівняльний аналіз ефективності різних методів, визначено їхні переваги та обмеження. Окрему увагу приділено використанню графових моделей для аналізування соціальних зв’язків, прогнозування поведінки користувачів та персоналізації контенту.

Також у статті висвітлено основні виклики, пов’язані з вебаналізуванням, зокрема проблему обчислювальної складності, необхідність ефективної обробки великих обсягів даних, а також питання конфіденційності та етичних аспектів збору й аналізу інформації. Окремо розглянуто вплив міжнародних нормативних актів, таких як GDPR і CCPA, на використання вебаналітики, а також обмеження, з якими стикаються компанії під час збирання та оброблення персональних даних. Отримані результати демонструють значний потенціал інтеграції математичних методів для підвищення ефективності вебаналітики та точності прогнозування соціально-економічних процесів. Висновки підкреслюють необхідність подальших досліджень щодо поєднання класичних статистичних підходів із сучасними методами машинного навчання та штучного інтелекту для розвитку інтелектуальних вебаналітичних систем. Окреслено перспективи вдосконалення методів вебаналізування з урахуванням технологічних змін, що відбуваються в галузі.