Детальная информация

Мельникова, Марина Юрьевна. Прогнозирование оттока клиентов финансовой компании методами datamining [Электронный ресурс] = Forecasting the customer churn of a financial company using datamining: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.03 - Прикладная информатика ; 09.04.03_04 - Прикладная информатика в области информационных ресурсов / М. Ю. Мельникова; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. И. Н. Белых ; консультант по нормоконтролю О. В. Колосова. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,5 Мб). — Санкт-Петербург, 2019. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/vr19-959.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-959>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-959-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-959-r.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-959-a.pdf>.

Дата создания записи: 18.09.2019

Тематика: отток клиентов; прогнозирование; классификация; алгоритмы; customer churn; forecasting; classification; data mining; algorithms

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований

Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию методов Data Mining и реализации оптимизированного алгоритма для прогнозирования оттока клиентов на примере финансовой компании. Даны основные определения, касающиеся оттока клиентов, изучены существующие методы data mining и выполнено их применение к набору данных истории транзакций клиентов банка РосБанк. Произведен сравнительный анализ и предложена разработка оптимизированного алгоритма. Результатом исследования является реализованный алгоритм, который позволяет улучшить качество прогнозирования оттока клиентов на основе селективного ансамбля методов бинарной классификации и нейронной сети GMDH-типа.

This paper is devoted to the study of Data Mining methods and the implementation of an optimized algorithm for predicting customer churn using the example of a financial company. Given the basic definitions relating to the outflow of customers, studied the existing data mining methods and carried out their application to the data set transaction history of RosBank bank customers. A comparative analysis was made and the development of an optimized algorithm was proposed. The result of the study is an implemented algorithm that allows improving the quality of predicting customer churn based on a selective ensemble of binary classification methods and GMDH-type neural network.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
-> Интернет Все Прочитать

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 17
За последние 30 дней: 8
Подробная статистика