<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія аналізу відтоку клієнтів телеком-компанії

dc.contributor.authorЯровий, А. А.uk
dc.contributor.authorПапа, А. А.uk
dc.contributor.authorПрозор, О. П.uk
dc.titleІнформаційна технологія аналізу відтоку клієнтів телеком-компаніїuk
dc.date.issued2019
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЯровий А. А. Інформаційна технологія аналізу відтоку клієнтів телеком-компанії [Електронний ресурс] / А. А. Яровий, А. А. Папа, О. П. Прозор // Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7324.uk
dc.relation.ispartofМатеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7324
dc.identifier.udc004.9 : 004.89
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/27113
dc.description.abstractДослідження присвячено задачі підвищення точності прогнозування відтоку клієнтів компації за допомогою використання методів машинного навчання. Запропоновано модель прогнозування відтоку клієнтів телеком-компанії, що відрізняється від відомих комбінованим застосуванням методів дерев рішень та найближчих сусідів. Реалізовано інформаційну технологію аналізу відтоку клієнтів телеком-компанії.uk
dc.description.abstractThe study focuses on improving the accuracy of forecasting the outflow of customers through the use of machine learning methods. A model for forecasting the outflow of clients of a telecom company is proposed, which differs from the others by the combined use of decision tree methods and the nearest neighbors. Information technology analysis of the outflow of customers of the telecom company is implemented.en
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectдерево рішеньuk
dc.subjectметод найближчих сусідівuk
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdecision treeen
dc.subjectmethod of the nearest neighborsen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesПапа А. А. Аналіз методів машинного навчання для прогнозування відтоку клієнтів [Електронний ресурс] / А. А. Папа, В. В. Уштаніт, А. А. Яровий, О. П. Прозор // ВНТУ. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2018/paper/view/5317.uk
dc.relation.referencesAnalysis of churn prediction: A case study on telecommunication services in Macedonia [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/312573014_Analysis_of_churn_prediction_A_case _study_on_telecommunication_services_in_Macedoniaen
dc.relation.referencesМашинне навчання. Типи навчання. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:uk
dc.relation.referenceshttps://courses.prometheus.org.ua/courses/IRF/ML101/2016_T3/abouten
dc.relation.referencesMachineLearning.ru [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://en
dc.relation.referenceswww.machinelearning.ruen
dc.date.accessioned2019-12-05T10:34:03Z
dc.date.available2019-12-05T10:34:03Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
7324.pdf
Розмір:
191,7 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: