Комплексний метод аналізу та прогнозування лояльності абонентів на основі технології машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2020-12
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Випускна робота: 100 сторінок, 11 ілюстрацій, 27 таблиць, 52 джерел;
Мета роботи – підвищення ефективності виявлення факторів та закономірностей із статистичних наборів даних, які впливають на рішення абонента припинити користуватися послугами оператора мобільного зв’язку.
В результаті дослідження були розглянуті такі методи машинного навчання як: асоціативних правил, дерева рішень та bagging. Проаналізовано вхідні данні від одного з найбільших операторів мобільного зв’язку.
Запропоновано сценарій бізнес процесу для визначення відтоку абонентів від оператору мобільного зв’язку за допомогою комплексу методів машинного навчання. Отримані фактори, що найбільше впливають на відтік абонентів мобільного оператору та параметри про абонентів, що можуть відмовитись від послуг оператора мобільного зв’язку.
Опис
Ключові слова
телеком оператор, відтік, машинне навчання, бізнес аналіз, великі дані, telecom operator, outflow, machine learning, business analysis, big data
Бібліографічний опис
Мороз, А. М. Комплексний метод аналізу та прогнозування лояльності абонентів на основі технології машинного навчання : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Мороз Анастасія Миколаївна. – Київ, 2020. – 100 с.