RESEARCH OF GLOBAL NEW INVESTMENT IN RENEWABLE ENERGY

This article contains results of studying experiences of the leading countries in renewable energy technologies’ development. The classification of renewable energy was presented. In this article we investigated modern trends and prospects of wind power, solar energy, hydropower, bioenergy and geothermal energy. Authors analyzed different national strategies for attracting investments in “green” energy. Rating of the 10 countries with the largest investments in alternative energy was presented. Authors researched investments in developed countries and developing countries, depending on the type of renewable energy. A model for research and forecasting of investment in renewable energy based on annual data for the period 1990-2012 years was built. In addition, authors used methods such as moving average, exponential smoothing, Holt- Winters method and different types of trends based on quarterly data for 2004-2014 years

Моделювання рівня відтоку для телекомоператорів з використанням методів Data Science

Телекомунікаційні компанії функціонують на ринку з надзвичайно високою конкуренцією. Залучення нового клієнта в 5-10 разів дорожче, ніж утримання існуючого. Таким чином, ефективне управління відтоком абонентів і розуміння його причин стали досить актуальними завданнями для операторів мобільного зв'язку. У зв'язку з цим прогнозування відтоку абонентів через активність конкурентів стає дуже важливим. Data Science і машинне навчання створюють широкі можливості для вирішення цього завдання, щоб оцінити рівень задоволеності клієнтів послугами компанії, виявити фактори, що викликають незадоволення, і передбачити, які клієнти мають більший ризик відмовитися від послуг і змінити постачальника. Компанія, яка впроваджує аналіз даних і моделювання для розробки моделей прогнозування відтоку клієнтів, має можливість покращити управління відтоком клієнтів і підвищити результати бізнесу. Метою дослідження є застосування моделей машинного навчання для телекомунікаційної компанії, зокрема побудова моделей для прогнозування відтоку користувачів і доведення того, що моделі Data Science і машинне навчання є якісними та ефективними інструментами для вирішення завдань прогнозування ключових маркетингових показників телекомунікаційної компанії. На прикладі Telco у статті представлено результати різних моделей класифікації, таких як логістична регресія, Random Forest, SVM та XGBoost з використанням мови програмування Python. Всі моделі мають високий рівень якості (загальна точність більше 80%). Таким чином, дослідження доводить можливість та доцільність використання моделей у подальшій класифікації клієнтів для прогнозування відтоку абонентів (тих клієнтів, які можуть відмовитися від послуг компанії) та мінімізації відтоку споживачів на основі цього. Виявлено ключові фактори, що впливають на відтік клієнтів, і вони створюють основу для майбутнього прогнозу відтоку. Впровадження моделей прогнозування відтоку абонентів допоможе зменшити його і зберегти їх лояльність. Результати дослідження можуть бути використані для оптимізації маркетингової діяльності з управління відтоком споживачів компаній ринку телекомунікацій шляхом прийняття ефективних рішень на основі даних та для вдосконалення математичної методології прогнозування відтоку клієнтів. Таким чином, основні теоретичні та практичні наслідки дослідження полягають у розробці ефективного інструменту прогнозування для менеджерів для контролю ризиків відтоку та збагаченні літератури з аналізу даних і моделей Data Science для визначення критичних факторів, які визначають схильність клієнтів до відтоку.The telecommunication company functioned in the market with extremely high competitiveness. Attracting new customers needs 5-10 times more expenses than maintaining an existing one. As a result, effective customer churn management and analysis of the reasons for customer churn are vital tasks for telecommunication operators. As a result, predicting subscriber churn by switching on the competitors becomes very important. Data Science and machine learning create enormous opportunities for solving this task to evaluate customer satisfaction with company services, determine factors that cause disappointment, and forecast which clients are at a greater risk of abandoning and changing services suppliers. A company that implements data analysis and modelling to develop customer churn prediction models has an opportunity to improve customer churn management and increase business results. The purposes of the research are the application of machine learning models for a telecommunications company, in particular, the construction of models for predicting the user churn rate and proving that Data Science models and machine learning are high-quality and effective tools for solving the tasks of forecasting the key marketing metrics of a telecommunications company. Based on the example of Telco, the article contains the results of the implementation of various models for classification, such as logistic regression, Random Forest, SVM, and XGBoost, using Python programming language. All models are characterised by high quality (the general accuracy is over 80%). So, the paper demonstrates the feasibility and possibility of implementing the model to classify customers in the future to anticipate subscriber churn (clients who may abandon the company's services) and minimise consumer outflow based on this. The main factors influencing customer churn are established, which is basic information for further forecasting client outflow. Customer outflow prediction models implementation will help to reduce customer churn and maintain their loyalty. The research results can be useful for optimising marketing activity of managing the outflow of consumers of companies on the telecommunication market by developing effective decisions based on data and improving the mathematical methodology of forecasting the outflow of consumers. Therefore, the study's main theoretical and practical achievements are to develop an efficient forecasting tool for enterprises to control outflow risks and to enrich the research on data analysis and Data Science methodology to identify essential factors that determine the propensity of customers to churn

Розвиток ринку е-комерції у Польщі в умовах активізації міграційних процесів

Наслідки війни в Україні та міграція вплинули на ринок електронної комерції країн-реципієнтів, спричинивши як можливості у вигляді збільшення частки споживачів, так і виклики у вигляді відсутності чіткого бачення розвитку. Метою роботи є дослідження впливу міграційних процесів на розвиток електронної торгівлі в Польщі та вивчення можливості використання методів прогнозування компаніями електронної торгівлі в умовах впливу міграційних процесів для подальшого планування діяльності. Відповідно до мети дослідження вирішувалися наступні завдання: дослідити сучасний стан розвитку електронної комерції під впливом міграційних процесів; дослідити сучасні міграційні процеси та їх вплив на світову економіку; оцінити вплив міграційних процесів з України на польський ринок; дослідити кейс польського інтернет-магазину та розробити модель прогнозування даних та планування його діяльності під впливом міграційних процесів. Для досягнення мети було побудовано 3 моделі: множинної регресії – для оцінки рівня впливу міграційних процесів на електронну комерцію; нейронна мережа для прогнозування продажів магазину електронної комерції в Польщі; кластерний аналіз – для виявлення кластерів товарів, які найбільше постраждали від міграційних процесів. Проаналізовано особливості сучасних міграційних процесів, а також оцінено зворотний вплив міграції як драйвера розвитку електронної комерції. Міграція стимулює електронну комерцію через зміну поведінки споживачів і шляхів логістики, підвищення рівня експорту та імпорту та поширення цифрового підприємництва. На основі даних польського інтернетмагазину було проведено моделювання на основі макроекономічних та міграційних показників, щоб дослідити вплив змін ринкової ситуації на діяльність компанії та визначити чинники, які мали на неї найбільший вплив. Таким чином, за результатами аналізу за допомогою побудованих моделей було досліджено вплив міграції на електронний бізнес у Польщі. Регресійний аналіз встановив, що міграційні процеси сприяли розвитку продажів польського інтернет-магазину через збільшення споживачів-мігрантів та підвищення рівня цін. За допомогою машинного навчання була побудована нейронна мережа, типологія якої враховує вплив макроекономічних і демографічних чинників під час прогнозування. За допомогою кластерного аналізу досліджено асортимент інтернет-магазину та виділено кластери за обсягом продажів та впливом мігрантів. Встановлено, що після початку міграційного руху найбільше зросли категорії, які характеризуються галопуючим попитом з боку біженців, зокрема на продукти дитячого харчування, побутову техніку та телефони, меблі, засоби зв’язку.The impact of the war in Ukraine and migration has affected the ecommerce markets of the recipient countries, presenting both opportunities, in the form of an increased consumer base, and challenges, such as the lack of a clear development vision. This paper aims to investigate the influence of migration processes on the development of e-commerce in Poland and examine the feasibility of using forecasting methods by e-commerce companies under these conditions for future activity planning. To fulfill the research objective, the following tasks were addressed: investigating the current state of e-commerce development influenced by migration processes; exploring modern migration processes and their impact on global economies; assessing the impact of migration from Ukraine on the Polish market; and analyzing a Polish online store to develop a model for forecasting data and planning activities under the influence of migration processes. To achieve this goal, three models were constructed: a multiple regression model to assess the level of migration processes' influence on e-commerce; a neural network to forecast sales for a Polish e-commerce store; and cluster analysis to identify clusters of goods most affected by migration processes. The study analyzed the nuances of modern migration processes and assessed the reverse effect of migration as a driver of e-commerce development. Migration stimulates e-commerce by altering consumer behavior and logistics routes, increasing exports and imports, and fostering the spread of digital entrepreneurship. Using data from a Polish online store, the study modeled the impact of market changes on the company's operations and identified the most significant factors. Thus, the analysis explored the impact of migration on ebusiness in Poland through constructed models. Regression analysis revealed that migration processes have contributed to the development of the Polish online store's sales, thanks to the increase in migrant consumers and rising price levels. A neural network was developed with machine learning, incorporating macroeconomic and demographic factors into its forecasting typology. Cluster analysis was employed to examine the online store's assortment, identifying clusters by sales volume and migrants' influence. The analysis determined that, following the onset of the migration movement, categories experiencing a surge in demand from refugees, such as baby food products, appliances, telephones, furniture, and communication devices, saw the most significant growth