Used car advertising views forecasting on Avito retailer

Abstract

В данной выпускной квалификационной работе рассматривается зависимость количества просмотров объявлений по автомобилям с пробегом от характеристик автомобиля, в том числе от номера дня с начала продаж. Для решения поставленной задачи использовалась модель машинного обучения «случайный лес». Работа основана на анализе факторов, влияющих на просмотры объявлений автомобилей с пробегом, и теории машинного обучения. Перед началом работы была собрана необходимая информация о рынке автомобилей с пробегом и сформирована выборка. Далее выбрана и настроена модель машинного обучения, наиболее благоприятная для решения поставленной задачи, качество модели проанализировано. Полученная в результате работы модель может быть применена для последующего динамического ценообразования на рынке автомобилей с пробегом, а также для продвижения автомобиля на информационных ресурсах.

In this final qualifying work, we establish the dependence of advertisement views for used cars in relation to the car characteristics such as number of the day since sales start. For solving this problem the model of random forest was chosen. The work is based on the analysis of factors influencing advertisement views of used cars and the theory of machine learning. At the beginning we collect the necessary information about the used car sales market and form a dataset. Further, the most suitable machine learning model for solving the task is selected and configured, then the quality of the model is analyzed. The resulting model can be applied for building dynamic pricing models for the used car market as well as for promotion of car advertisements on retailer websites.