В наші дні реклама є важливою складовою будь-якого бізнесу. Вже важко уявити собі мир без реклами. Тільки у 2006р світові компанії витратили на рекламу більше 406 мільярдів доларів.
   Ефективність й популярність інтернет-реклами стала відомою вже давно. Інтернет має величезну перевагу перед традиційними засобами реклами - інтерактивність. Це можливість визначити, кому саме показується ваша реклама, і тим самим зробити її ефективнішою. Інтернет вже обігнав телебачення по темпах зростання надходжень від реклами. За даними ZenithOptimedia - компанії, що займається придбаннями в області ЗМІ, в 2006 р. витрати компаній по всьому світу на рекламу в Інтернеті склали 24,9 мільярдів доларів, що на 33,2% більше 18,7 мільярдів доларів, витрачених в 2005 р. Цей ринок продовжує зростати швидкими темпами.
   Банери, які вже стали невід'ємною частиною реклами в Інтернет, на сьогоднішній день, як і раніше, є найбільш популярним засобом просування товарів і послуг в мережі. Актуальність використання реклами в мережі Інтернет зростає з кожним днем. Для ефективнішого розподілу рекламної інформації, для якіснішого планування рекламних компаній необхідні оцінка й прогнозування динаміки мережевої активності користувачів баннерообмінних систем.
   Глобальні тенденції, які існують в Інтернеті (бурхливе зростання числа серверів, сайтів і користувачів, швидке збільшення пропускної спроможності каналів мережі) призводять до того, що все більш актуальними є питання збору і систематизації статистичних даних про мережу Інтернет і її користувачів. Процеси, що відбуваються в Інтернеті, цікаві як крупним корпораціям, так і звичайним користувачам, тому завдання прогнозування розвитку глобальної мережі стає незвичайно важливим в наші дні.
   На сьогоднішній момент вся статистична інформація, що стосується мережі Інтернет, зберігається невеликий проміжок часу (1-3 місяці), тому вивчати і прогнозувати мережеву активність користувачів можна лише на короткострокових інтервалах.
   Прогнозування процесів в науці припускає складання прогнозів на певний конкретний часовий інтервал:

— короткостроковий прогноз (1-2 роки);

— середньостроковий прогноз (від 3-х до 5-ти років);

— довгостроковий прогноз (до 10-15 років).
   Якщо враховувати, що бурхливий розвиток мережі Інтернет розпочався з моменту створення служби www (world wide web), яка виникла в 1992 році, тобто трохи більше 10 років, а також що немає статистичних даних за чималі проміжки часу, то виникає складне завдання оцінки і прогнозування великого об'єкту, що швидко розвивається.
   У зв'язку з бурхливим розвитком реклами в мережі Інтернет і високими темпами зростання самої мережі завдання прогнозування мережевої активності користувачів стає дуже актуальним.

   Мета роботи - розробка системи обміну банерами, визначення особливостей і закономірностей мережевої активності користувачів мережі інтернет, створення модулів зберігання, аналізу отриманих даних. Аналіз існуючих методів прогнозування і вибір оптимального для вирішення завдання прогнозування мережевої активності користувачів. Створена система призначена для вирішення завдання прогнозування мережевої активності користувачів мережі Інтернет.
   Об'єкт дослідження - баннерообмінні системи як, сучасний засіб реклами товарів і послуг в мережі інтернет.
   Предмет дослідження - закономірності мережевої активності користувачів мережі інтернет в різних інтервалах часу й динаміка її зміни.
   Методи досліджень - систематизація, узагальнення і статистичний аналіз даних про динаміку мережевої активності користувачів системи. Дослідження методів імітаційного моделювання, статистичного моделювання, систематичного аналізу.
   Система дозволяє:

1. Збирати і аналізувати статистичні дані про динаміку мережевої активності користувачів мережі Інтернет.

2. Проводити аналіз показників, що характеризують мережеву активність користувачів баннерообмінної мережі; визначати існуючі закономірності і розробляти прогнозні моделі, що описують динаміку зміни показників мережевої активності користувачів на заданому тимчасовому відрізку.

3. Проводити пошук інформації про мережеву активність користувачів мережі інтернет. Накопичувати і систематизувати отримані дані.

4. Проводити візуалізацію зібраної статистичної інформації, представляти її у вигляді таблиць, графіків, діаграм.

5. Будувати прогноз мережевої активності користувачів на короткі тимчасові інтервали.

   Методична схема дослідження поставленого завдання представлена на малюнку 1

   На малюнку 1 відображені етапи розробки:

1. Створення системи баннерообміну і збору інформації про мережеву активність користувачів мережі Інтернет.

2. Установка закономірностей мережевої активності користувачів з використанням методів імітаційного моделювання, статистичного моделювання, систематичного аналізу.

3. Розробка прогнозних моделей і узагальнення результатів досліджень.

   Основою рішення поставлених задач є створення програмного продукту, який виконує такі функції:

— збір статистичних даних, систематизація отриманої інформації;

— відстежування динаміки розвитку мережевої активності користувачів, виявлення параметрів зміни мережевої активності залежно від часу;

— визначення тенденцій що існують в мережі інтернет;

— вибір методу прогнозування відвідуваності ресурсів;

— складання короткострокового прогнозу розвитку мережі інтернет.
   Система обміну банерами і прогнозування мережевої активності користувачів є програмний комплекс.
   Умовно систему можна розбити на декілька програмних модулів:

— модуль збору даних про мережеву активність користувачів;

— модуль прогнозування мережевої активності користувачів;

— модуль візуалізації зібраних даних;

— модуль статистичної обробки даних;

— модуль адміністрування системи;

— модуль обміну банерів.
   Програмна частина системи написана на мові програмування PHP. Бази даних реалізовані на основі СУРБД MYSQL.

   В результаті збору, систематизації і обробки даних, а також проведення досліджень мережевої активності користувачів можна отримати модель розвитку глобальної мережі інтернет, за допомогою якої складається прогноз відвідуваності мережевих ресурсів на короткі тимчасові інтервали.

   1. PHP 5. Профессиональное программирование. - Пер. с англ./ Энди Гутманс, Стиг Баккен, Дерик Ретанс - СПб: Символ-Плюс, 2006. - 704 с., ил.
   2. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учебное пособие. - Боровиков В.П. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 384 с.: ил.
   3. Комплексный метод оценки эффективности интернет-рекламы в коммерческих организациях http://dis.ru/market/arhiv/2003/2/5.html#1 (2.05.2007).
   4. Эффективное создание и обмен баннеров http://www.adweb.iatp.org.ua/advertising/banners/efficient_creation_n_exchange.htm (12.04.2007г)
   5. История развития интернета http://zonaru.ru/viewpage.php?page_id=1 (12.05.07г)

   Примітка: На момент створення сайту магістерська робота знаходиться на стадії розробки. Планований час закінчення - грудень 2007р. Отримати матеріали, що цікавлять Вас, можна на кафедрі КСМ (4 корпус 41 аудиторія) або написавши листа авторові після зазначеного терміну.