Please use this identifier to cite or link to this item:
https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/72900
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Nguyễn Mạnh Tuấn | en_US |
dc.contributor.author | Bùi Xuân Vĩ | en_US |
dc.contributor.other | Nguyễn Thu Việc | en_US |
dc.contributor.other | Nguyễn Thị Minh Diệu | en_US |
dc.contributor.other | Trần Huyền Trân | en_US |
dc.contributor.other | Đào Bảo Ngọc | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-11-21T02:23:22Z | - |
dc.date.available | 2024-11-21T02:23:22Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.uri | https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/72900 | - |
dc.description.abstract | Bài nghiên cứu của chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan về ứng dụng khoa học dữ liệu vào dự đoán và phân tích khả năng khách hàng rời bỏ của hệ thống viễn thông. Mô hình dự đoán áp dụng máy học được xây dựng có thể giúp doanh nghiệp viễn thông xác định các khách hàng tiềm ẩn nguy cơ rời bỏ và đưa ra các giải pháp giữ chân khách hàng hiệu quả, từ đó tăng lợi nhuận kinh doanh. Qua bài nghiên cứu này, người đọc hiểu thêm những kiến thức về lĩnh vực viễn thông và khoa học dữ liệu, phương pháp lựa chọn mô hình dự báo dữ liệu và những yếu tố tác động đến quyết định rời bỏ dịch vụ viễn thông của khách hàng. Chúng tôi có đề xuất sử một số mô hình dự báo dữ liệu trong máy học bao gồm mô hình Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine và Artificial Neural Networks, sau đó sử dụng phương pháp Hold-out để đánh giá hiệu suất các mô hình máy học này. Các phương pháp và chỉ số để đánh giá và lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất cũng được đề xuất trong bài nghiên cứu bao gồm ma trận nhầm lẫn, chỉ số Accuracy, chỉ số Precision, chỉ số Recall, chỉ số F1-Score, đường cong ROC và đường cong AUC. Orange và Excel là những phần mềm hỗ trợ bài nghiên cứu trong quá trình tổng hợp, phân tích và dự báo dữ liệu. Với phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, kết hợp bộ dữ liệu được sử dụng từ nguồn dữ liệu uy tín thế giới IBM phục vụ cho mục đích học thuật và nghiên cứu. Kết quả đã chỉ ra phương pháp giúp doanh nghiệp chọn được một mô hình dự báo phù hợp, và mô hình Logistic Regression là mô hình mà doanh nghiệp viễn thông có thể sử dụng để dự đoán khả năng rời đi của khách hàng với độ chính xác cao. Ngoài ra, thông qua phương pháp phân tích chuyên sâu mối liên hệ giữa các thuộc tính trong bộ dữ liệu, nhóm rút ra được một số đề xuất, giải pháp giúp cho các doanh nghiệp viễn thông đạt được mục đích, hiểu được những yếu tố tác động đến ý định rời bỏ dịch vụ của khách hàng, từ đó có những chiến lược tốt hơn cho việc kinh doanh của doanh nghiệp. | en_US |
dc.format.medium | 61 tr. | en_US |
dc.language.iso | vi | en_US |
dc.publisher | Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Giải thưởng Nhà nghiên cứu trẻ UEH 2024 | en_US |
dc.title | Dự đoán và phân tích khả năng khách hàng rời bỏ của hệ thống viễn thông | en_US |
dc.type | Research Paper | en_US |
ueh.speciality | Khoa học dữ liệu | en_US |
ueh.award | Giải C | en_US |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.grantfulltext | reserved | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.fulltext | Full texts | - |
item.openairetype | Research Paper | - |
item.languageiso639-1 | vi | - |
Appears in Collections: | Nhà nghiên cứu trẻ UEH |
Files in This Item:
File
Description
Size
Format
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.