Система прогнозування відтоку клієнтів банку на основі моделей машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЖиров, Олександр Леонідович
dc.contributor.authorЦимбал, Юлія Олександрівна
dc.date.accessioned2021-12-09T09:19:05Z
dc.date.available2021-12-09T09:19:05Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenBachelor’s thesis: 137 p., 61 fig., 10 tabl., 2 appendices, 24 sources. The object of research – credit card holders, represented by statistical data. The subject of research – methods of data preparation and machine learning algorithms for customer churn prediction. The purpose of the research – creating a decision making system based on machine learning algorithms for customer churn prediction. The paper considers the process of analytical prediction of customer churn based on machine learning methods. Particular attention is paid to data preparation and the creation of forecasting models. An overview of modern models of machine learning and methods of their construction, the process of data preparation and review of data on customer churn and the construction of models based on these data. The most effective model of machine learning for building a decision-making system based on it is proposed.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 137 с., 61 рис., 10 табл., 2 додатки, 24 джерел. Об’єкт дослідження – власники кредитних карток, представлені статистичними даними. Предмет дослідження – методи обробки статистичних даних і моделі машинного навчання на основі статистичних даних для прогнозування відтоку клієнтів, що користуються кредитною карткою. Мета роботи – побудова системи прийняття рішень для прогнозування відтоку клієнтів на основі методів машинного навчання. У роботі розглядається процес аналітичного прогнозування відтоку клієнтів на основі методів машинного навчання. Особлива увага приділяється підготовці даних і створенню моделей прогнозування. Наведено огляд сучасних моделей машинного навчання і методику їх побудови, процес підготовки даних і огляд даних щодо відтоку клієнтів банку і побудова моделей на основі цих даних. Запропоновано найефективнішу модель машинного навчання для побудови на її основі системи прийняття рішень.uk
dc.format.page137 с.uk
dc.identifier.citationЦимбал, Ю. О. Система прогнозування відтоку клієнтів банку на основі моделей машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Цимбал Юлія Олександрівна. – Київ, 2021. – 137 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45472
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкредитуванняuk
dc.subjectаналітичне прогнозування відтоку клієнтівuk
dc.subjectмоделі машинного навчанняuk
dc.subjectаналіз якості моделейuk
dc.subjectcreditinguk
dc.subjectanalytical forecasting bank customer churnuk
dc.subjectmachine learning modelsuk
dc.subjectanalysis of model qualityuk
dc.titleСистема прогнозування відтоку клієнтів банку на основі моделей машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи