Tesi etd-02182020-190417 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
INVERSI, ALESSANDRO
URN
etd-02182020-190417
Titolo
Condizioni meteorologiche e interesse in un brand commerciale: predizione dei volumi di ricerche online
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA PER L'ECONOMIA E PER L'AZIENDA (BUSINESS INFORMATICS)
Relatori
relatore Prof. Ciaramella, Nicola
Parole chiave
- machine learning
- martech
- online advertising
Data inizio appello
06/03/2020
Consultabilità
Tesi non consultabile
Riassunto
La tesi descrive un progetto condotto presso un’importante azienda di consulenza per il marketing online.
Il progetto comprendeva le fasi di data collection, feature engineering, model building e model evaluation.
I risultati sono stai utilizzati per una effettiva applicazione commerciale.
I dati meteorologici delle principali città di Italia e USA sono stati utilizzati come predittori del numero di ricerche online attinenti a un certo brand del settore fashion.
Il metodo XGBoost è risultato efficace e le predizioni consentono di potenziare l’efficacia di campagne pubblicitarie e di marketing.
Il progetto comprendeva le fasi di data collection, feature engineering, model building e model evaluation.
I risultati sono stai utilizzati per una effettiva applicazione commerciale.
I dati meteorologici delle principali città di Italia e USA sono stati utilizzati come predittori del numero di ricerche online attinenti a un certo brand del settore fashion.
Il metodo XGBoost è risultato efficace e le predizioni consentono di potenziare l’efficacia di campagne pubblicitarie e di marketing.
File
| Nome file | Dimensione |
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Tesi non consultabile. |
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