Прогнозування відтоку користувачів за допомогою машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorКолдаєв, Дмитро Андрійович
dc.date.accessioned2022-09-22T07:14:34Z
dc.date.available2022-09-22T07:14:34Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 114 p., 25 fig., 27 tabl., 1 appendix, 19 ref. This work is devoted to the study of methods for solving the problem of detecting the outflow of users The object of the study is data on the outflow of users. The subject of research is the life cycle and outflow of customers, business process management systems, statistical and graphical methods for solving the problem of outflow detection, machine learning methods for their prediction, neural networks and statistical criteria for assessing the adequacy of models The aim of the study is to develop a system for detecting the outflow of users The urgency of the work is to increase the cost of user loss in the context of globalization and the need to develop anti-crisis methods of user retention The result is an analytical system to identify potential outflows of users. The novelty of the work is the solution of the problem by methods of machine learning and neural networks.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 114 с., 25 рис., 27 табл., 1 додаток, 19 джерел. Дана робота присвячена дослідженню методів вирішення задачі виявлення відтоку користувачів Об’єктом дослідження є дані про відтік користувачів. Предметом дослідження є життєвий цикл і відтік клієнтів, системи управління бізнес-процесами, статистичні та графові методи розв’язання задачі виявлення відтоку, методи машинного навчання для їх прогнозування, нейронні мережі та статистичні критерії для оцінки адекватності моделей Метою дослідження є розробка системи виявлення відтоку користувачів Актуальність роботи полягає в підвищенні ціни втрати користувача на фоні глобалізації і необхідності розроблювати антикризові методи утримання користувачів Результатом роботи є аналітична система для виявлення потенційного відтоку користувачів. Новизною роботи являється вирішення задачі методами машинного навчання та нейронних мереж.uk
dc.format.page114 с.uk
dc.identifier.citationКолдаєв, Д. А. Прогнозування відтоку користувачів за допомогою машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Колдаєв Дмитро Андрійович. - Київ, 2021. - 114 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49950
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвідтікuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectбустингuk
dc.subjectбеггінгuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectchurnuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectboostinguk
dc.subjectbagginguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subject.udc004.042uk
dc.titleПрогнозування відтоку користувачів за допомогою машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Koldaiev_magistr.pdf
Розмір:
3.05 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи