Search academic texts

Information × Registration Number 2123U003989, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Гаврилко Дар’я Олегівна popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61401 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 147 с., 69 рис., 7 табл., 2 додатки, 37 джерел. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ, МАШИННЕ НАВЧАННЯ, БІНАРНА КЛАСИФІКАЦІЯ, МОДЕЛЮВАННЯ, ПРОГНОЗУВАННЯ ВІДТОКУ. Об’єкт дослідження – статистичні дані про користувачів телекомунікаційної компанії. Предмет дослідження – методи обробки статистичних даних та моделі машинного навчання, зокрема, логістична регресія, наївний баєсівський класифікатор, дерева рішень, метод опорних векторів та XGBoost. Мета дипломної роботи – побудова системи прогнозування відтоку аудиторії в телекомунікаційній галузі на основі методів машинного навчання. Актуальність – розробка ефективних інструментів прогнозування та управління відтоком користувачів, з метою збереження аудиторії, покращення їх користувацького досвіду та корегування стратегії розвитку телекомунікаційної компанії в цілому. В даній дипломній роботі було проведено створено програмний продукт мовою Python. А саме, було виконано побудову прогностичні моделі, проведено аналіз отриманих результатів та вибір найкращої моделі. Особливу увагу було приділено підготовці даних та їх попередньому аналізу, з метою визначення патернів поведінки користувачів та виявлення важливих факторів, що потенційно впливають на відтік. В подальшому можна підвищувати прогностичну здатність моделей та впроваджувати їх в реальну систему, що може включати інтеграцію в існуючі системи управління клієнтами, автоматизовані системи маркетингу та веб- платформи для моніторингу відтоку. popup.nrat_date 2025-01-29 Close