Prediktivní model sledovanosti v adresovatelné televize

Lukáš Hnilička

Diplomová práce

A predictive model of viewership in addressable television

Anotace:

Cílem této MBA práce je využít strojového učení , konkrétně pattern matchingu a clusteringu. K určení cílových skupin diváků adresovatelné televize popisu jejich chování a další kategorizace. To je přínosné pro televizní stanice, které získají analýzu chování televizních diváků a mohou tak zlepšit plánování televizního vysílání a zlepšit výkon televizní stanice ve sledovanosti. Dále pak využít data pro cílení programových, marketingových a komerčních sdělení na správné skupiny televizních diváků.

Abstract:

The goal of this MBA thesis is to use machine learning, specifically pattern matching and clustering. To determine target audiences of addressable television to describe their behavior and further categorize them. This is beneficial for TV stations to get an analysis of TV viewers' behavior and can improve TV scheduling and improve the TV station's performance in viewership. They can then use the data to target programming, marketing, and commercial messages to the right groups of TV viewers.

Klíčová slova

adresovatelná televize, hbbtv, datová architektura, televizní sledovanost

Keywords

TV viewership, HbbTV, data architecture, Addressable TV

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 19. 12. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 24. 2. 2023
• Vedoucí: Pavel Zimmermann
• Oponent: Ota Novotný

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program:
Data & Analytics for Business Management