Прогнозирование успешности краудфандинговых проектов на онлайн платформах

Данная работа посвящена прогнозированию и выявлению детерминант успеха краудфандинговых проектов, размещенных на онлайн платформах. Исследуемая выборка сужена до проектов в сфере видеоигр. В силу уникальности и высокой специфичности данных, требуемых для исследования, выборка была получена с использованием программных средств автоматизированного сбора данных непосредственно с веб страниц проектов. Итоговый массив данных содержал информацию о 8520 уникальных игровых проектах по 32 переменным. Для анализа закономерностей, присутствующих в выборке, был использован как традиционный эконометрический инструментарий (логит и Lasso-регрессии), так и алгоритмы машинного обучения (обобщенная аддитивная модель, случайный лес, градиентный бустинг, метод опорных векторов). Помимо этого, была применена процедура построения композиции алгоритмов – стекинг, популярная в соревнованиях по интеллектуальному анализу данных. Результатом проделанной работы является не только обнаружение и интерпретация значимых детерминант успешности онлайн компании по сбору средств, но и получение прогнозирующих моделей высокого качества (достигнута 87.95% точность предсказания на 8-кратной кросс-валидации).