Використання алгоритмів машинного навчання для передбачення відтоку абонентів оператора мобільного зв'язку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІльченко, Михайло Юхимович
dc.contributor.authorРаченчук, Іван Геннадійович
dc.date.accessioned2022-09-05T13:27:45Z
dc.date.available2022-09-05T13:27:45Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenChurn is a metric that shows customers who stop doing business with a company or a particular service, also known as customer attrition. By following this metric, what most businesses could do was try to understand the reason behind churn numbers and tackle those factors. The wealth and the amount of customer data that carriers collect can contribute a lot to shift from a reactive to a proactive position. The emergence of sophisticated machine learning and data analytics techniques further help leverage this rich data to address churn in a much more effective manner. Purpose of the bachelor’s thesis: is to describe using of machine learning algorithms and models to predict customer churn based on the customer's data available that will reduce revenue losses due to churned customers.uk
dc.description.abstractukВідтік є метрикою, що показує абонентів, котрі припиняють співпрацю з компанією або послугою, також відома як відтік абонентів. Слідуючи цій метриці, більшість компаній могли б намагатися зрозуміти причину відтоку абонентів та усунути ці фактори. Це обумовлено великими об’ємами даних та неможливістю опрацьовувати їх вчасно. Об'єм даних про абонентів в сегменті телекомунікацій, які збирають оператори зв'язку, можуть багато в чому сприяти переходу від реактивної до проактивної позиції. Поява складних методів штучного інтелекту і аналітики даних допомагає використати ці дані для ефективнішого вирішення проблеми відтоку абонентів. Мета роботи: є використання алгоритмів та моделей машинного навчання для надання вірних рішень щодо класифікації абонентів оператора мобільного зв’язку, що дозволить зменшити втрати прибутку за рахунок передбачення сприятливих до відтоку абонентів та надання їм відповідних послуг.uk
dc.format.page100 с.uk
dc.identifier.citationРаченчук, І. Г. Використання алгоритмів машинного навчання для передбачення відтоку абонентів оператора мобільного зв'язку : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Раченчук Іван Геннадійович. – Київ, 2021. – 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49802
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectбілінгuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectSKLearnuk
dc.subjectXGBoostuk
dc.subjectchurnuk
dc.subjectвідтікuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectbillinguk
dc.subjectclassificationuk
dc.subject.udc004.021uk
dc.titleВикористання алгоритмів машинного навчання для передбачення відтоку абонентів оператора мобільного зв'язкуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Rachenchuk_magistr.pdf
Розмір:
2.03 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 (ТК)
Магістерські роботи