PANDAS ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ДАНИМИ ПРОЕКТІВ ПРИ НАЛАШТУВАННІ ТАРГЕТИНГУ

Анотація

У статті розглянуто застосування бібліотеки Pandas як основного інструменту для управління вхідними, внутрішніми та вихідними даними у проєктах прогнозування часових рядів у сфері таргетингу рекламних кампаній. Представлено підхід до організації процесу збору, обробки та аналізу великих обсягів маркетингових даних, що надходять із CRM-систем, рекламних платформ та веб аналітики. Дослідження показало етапи очищення даних від пропусків і дублікатів, уніфікації часових форматів, формування агрегованих показників і створення нових ознак для подальшого машинного навчання. Особливу увагу приділено підготовці проміжних метрик, таких як ковзаючі середні, стандартні відхилення, коефіцієнти сезонності та трендові компоненти, що забезпечують глибше розуміння поведінки користувачів у часі. Для моделювання й прогнозування активності аудиторії використано алгоритми ARIMA, Prophet та LSTM, які демонструють різну чутливість до трендів, сезонних коливань і короткострокових аномалій. Наведені приклади коду, фрагменти таблиць і візуалізації результатів засвідчили, що Pandas забезпечує високу гнучкість у роботі з часовими рядами, спрощує створення конвеєрів обробки даних і підвищує прозорість аналітичних процесів. Отримані результати довели ефективність інтеграції Pandas у систему прийняття маркетингових рішень, оскільки точніше прогнозування кліків, показів і конверсій сприяє оптимізації бюджетів та підвищенню рентабельності рекламних кампаній. Перспективою подальших досліджень може бути розширення моделі прогнозування шляхом поєднання Pandas із бібліотеками для глибинного навчання та автоматизації аналітичних процесів. Крім того, доцільно в наступних роботах створювати інтегровані дашборди з Pandas для моніторингу результатів прогнозування в реальному часі, що забезпечить оперативну аналітику та підвищить адаптивність маркетингових стратегій.