Книга "Исследование применимости методов технологии Data Mining для анализа клиентской базы телекоммуникационной компании" рассматривает актуальность применения информационных технологий в современных условиях рынка для сохранения конкурентоспособности коммерческих организаций. Авторы исследуют эффективность использования методов Data Mining на примере анализа клиентской информации телекоммуникационной компании и определяют наилучший метод для обработки выбранного набора данных. Для этого была проведена серия экспериментов с использованием аналитического пакета Orange для оценки качества прогностических моделей, основанных на методах Data Mining. В результате исследования было выявлено, что все рассмотренные методы показали высокие результаты, но наиболее эффективными оказались методы "Случайный лес" и "Метод опорных векторов".
В ходе исследования рассматриваются методы Data Mining при моделировании клиентской базы оператора сотовой связи. Также рассматривается подход к обнаружению трендов с использованием нейронных сетей, методов кластеризации авто-ассоциативной памятью, например метода k-средних и других методов интеллектуального анализа данных для улучшения обслуживания клиентов и более точного таргетирования рекламных акций.
Электронная Книга «Исследование применимости методов технологии Data Mining для анализа клиентской базы телекоммуникационной компании» написана автором А. А. Крюкова в 2019 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
Серии: Прикладная информатика. Научные статьи
Описание книги от А. А. Крюкова
Сегодня коммерческой организации приходится действовать в жестких условиях рынка. Чтобы оставаться конкурентноспособной, необходимо активно использовать современные информационные технологии, в частности, Data Mining. Авторы демонстрируют эффективность применения упомянутой технологии в разрезе анализа клиентской информации на примере телекоммуникационной компании, а также выявляют метод, который наилучшим образом подойдет для обработки выбранного набора данных. С этой целью средствами аналитического пакета Orange была проведена серия экспериментов, заключавшаяся в оценке качества прогностических моделей, построенных на основе методов Data Mining. Все рассмотренные методы продемонстрировали высокие результаты, однако наиболее предпочтительными по совокупности характеристик являются «Случайный лес» и «Метод опорных векторов».
