Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định a học máy tínhMã số : 8480101Ngơ|ò’i hơỊỚng dẫn: TS. Lê Xuân VinhLỜI CẢM ƠNTrqớc tiên tôi xin gửi đến lời cảm ơn chân thành và sâu sâc đên thây TS. Lê Xuân Vinh - đà nhiệt tình hqớng dân, chỉ bảo trong suốt thời gian bât đâu thực hiện cho đên khi hoàn thành luận văn của mình.Tôi cũng xin cảm ơn các Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định thầy cô khoa CNTT - Trqờng Đại học Quy Nhơn đă truyền đạt cho tôi những kiến thức chuyên sâu vê chuyên ngành đế tôi có dqợc nên tàng kiến thức giúp tôKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
i hoàn thành luận văn thạc sĩ.Cuối cùng, tôi xin cẩm ơn đến nhừng ngqời thân yêu trong gia đình cùng toàn thê bạn bè, đồng nghiệp những ngqời đà luôn BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ Khoa học máy tính “KET HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYÊN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNH” là công trình nghiên cứu của riêng tôi và cùng với sự giúp đờ tận tình của giáo viên hơỊỚng dần TS. Lê Xuân Vinh. Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điêu đà đơỊỢc t Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định rình bày hoặc là của chính cá nhân tôi hoặc là đqỢc tống hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các nguôn tài liệu tham khảo đêu có xuất xứ rõ ràng và hợKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
p pháp. Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỳ luật theo quy định cho lời cam đoan này.Bình Định, ngày.... tháng.... nâm20201MỜ ĐBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định g nhq MobiFone, FPT, Viettel, CMC... đã làm cho thị trqờng trở nên sôi động hơn, cạnh tranh cả vê chất và Iqợng dịch vụ của các nhà mạng. Khách hàng có nhiêu sụ’ lựa chọn, họ có quyên lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ tốt hơn, dán đến khách hàng có thế rời mạng này đế chuyến sang một mạng khác. Đây là m Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ột thách thức đối với các doanh nghiệp viễn thông. Các doanh nghiệp phải đqa ra nhừng hoạch định chiến Iqợc đê giữ chân khách hàng, nhăm tăng doanh thKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
u [1].Song song với việc thay đỗi vê công nghệ đế đáp ứng đòi hỏi nhu câu thực tế của khách hàng, các doanh nghiệp viền (hông có thê khai thác nguồn dBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ộ tuổi, hành vi, thời gian, tân suất sử dụng dịch vụ.... Từ nhừng dừ liệu này nêu biết khai thác chúng ta có thế nhận biết đqỢc nhừng khách hàng tiling thành hoặc những khách hàng có nguy cơ rời mạng đẽ chuyến sang mạng khác. Tù’ đó doanh nghiệp có thế đqa ra nhùìig chính sách để chăm sóc, giừ chân Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định khách hàng. VNPT Bình Định là một doanh nghiệp viên thông cung cãp dịch vụ cho khách hàng nên cũng gặp nhừng hiện trạng nói trên.Những thách thức nhqKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
vậy thúc đấy nhà mạng căn phải có những thay đổi vê công nghệ đê đáp ứng đòi hỏi nhu câu thực tẽ của khách hàng. Với VNPT, một lợi thê lớn là đơn vị kBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định chăm sóc khách hàng. Với dữ liệu2khách hàng hiện có tqơng đối lớn và đa dạng vê chất IqỢng là cơ sở quan trọng đẽ áp dụng các kỹ thuật học máy nhằm khai thác nhừng thông tin quan trọng đối với chính sách phát triển của cồng ty. Trong đó có nhừng dừ liệu quan trọng đối với việc phân tích đánh giá khá Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ch hàng nhq độ tuổi, hành vi, sụ’ quan tâm..., các giá trị và nhừng thứ khác. Đây là cơ sờ quan trọng đế có thế cung cấp sân phẩm, dịch vụ phù hợp vàKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
mô hình tiếp thị đến khách hàng, cho phép doanh nghiệp hiếu đqỢc khách hàng có giá trị cao hơn.Từ nhừng phân tích trên, bài toán đơ]Ợc đặt ra trong luBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định huật đqợc sử dụng đế giải quyết bài toán trên là thuật toán K-means kẽt hợp thuật toán SVM, đây là nhừng thuật toán kinh điển trong lình vực học máy.SVM là thuật toán nối tiêng giài quyết bài toán phân lớp. Tuy nhiên với tính chất dừ liệu khách hàng viên thông cùng nhq khối IqỢng dừ liệu khá 10*11 n Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định ên chi sử dụng thuật toán SVM khả năng hiệu quả sè không cao. Tù’ giải pháp đqợc đề xuẩt gợi ý cho chúng tôi dùng thuật toán K-Means đế phân lớp kháchKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
hàng theo nhùìig nhóm thuộc tính đặc trqng, sau đó sè chọn lọc một số đối tqợng đại diện tốt cho các nhóm và dùng SVM đế phân lớp. Kết quả thu đqợc mBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: Khoa Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định c đã đqỢc trang bị, đặc biệt là khai phá dìf liệu và học máy đẽ phân tích, phát hiện các hành vi của khách hàng và dự đoán khách hàng chuyến mạng cho đê tài luận văn của mình.Vì vậy, chúng tôi chọn “KẾT HỢP THUẬT TOÁN K-MEANS VÀ THUẬT TOÁN SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYÊN MẠNG TẠI3VNPT BÌNH ĐỊNH" làm đề Kết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định tài luận văn thạc sì.2.MỤC ĐÍCH VÀ NHIỆM vụ NGHIÊN cứu2.1.Mục đích nghiên cứuNghiên cứu thuật toán K-Means và SVM; kết hợp 2 thuật toán đê xây dựng mKết hợp k MEANS và SVM dự báo khách hàng chuyển mạng tại VNPT bình định
ô hình dự báo khách hàng chuyến mạng tại VNPT Bình Định.BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: KhoaBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƠỊỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNTRẦN THANH LIÊMKẾT HỢP K-MEANS VÀ SVM Dự BÁO KHÁCH HÀNG CHUYẾN MẠNG TẠI VNPT BÌNH ĐỊNHChuyên ngành: KhoaGọi ngay
Chat zalo
Facebook