Details
| Title | Методы машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов банка: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии» |
|---|---|
| Creators | Семенистых Алина Александровна |
| Scientific adviser | Сорокина Наталья Владимировна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2023 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машинное обучение ; отток клиентов ; прогнозирование ; обучение с учителем ; логистическая регрессия ; метод опорных векторов ; случайный лес ; Python ; machine learning ; customer churn ; forecasting ; teacher learning ; logistic regression ; support vector machine ; random forest |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 09.03.02 |
| Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-3710 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\23020 |
| Record create date | 7/21/2023 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Данная работа направлена на решение задачи прогнозирования оттока клиентов банка с использованием методов и алгоритмов машинного обучения. Также в данной работе разобраны типы и алгоритмы машинного обучения, которые использованы для решения поставленной задачи.
This work is aimed at solving the problem of forecasting the outflow of bank customers using machine learning methods and algorithms. Also in this paper, the types and algorithms of machine learning that are used to solve the problem are analyzed.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 49
Last 30 days: 3
