Phương pháp mới xử lý dữ liệu mất cân bằng nâng cao hiệu quả dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ
Tác giả: Nguyễn Hữu Xuân Trường, Nguyễn Văn Tuấn, Lê Xuân Đoàn
Số trang:
Tr. 59 - 63
Tên tạp chí:
Nghiên cứu Tài chính Kế toán
Số phát hành:
Số 223
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
658
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ, dữ liệu mất cân bằng, phân lớp, Smote
Chủ đề:
Dữ liệu số
&
Khách hàng--Sự trung thành
Tóm tắt:
Bài viết trình bày về ứng dụng của phương pháp phân lớp dữ liệu mất cân bằng trong giải quyết bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ và đưa ra phương pháp cải tiến mới để nâng cao hiệu quả dự đoán.
Tạp chí liên quan
- Thiết kế đô thị vì sức khỏe cộng đồng
- Nghiên cứu các yếu tố hấp dẫn đô thị : lấy TP. HCM làm nghiên cứu điển hình
- Nghiên cứu thực nghiệm xác định áp lực sóng xung kích trên bề mặt đất do 2 lượng nổ liên tiếp trong không khí
- Sử dụng lý thuyết biến dạng cắt tính toán động lực học của dầm bê tông cốt thanh composite aramid trên nền đàn hồi chịu tác dụng của hệ dao động di động
- Kinh nghiệm phát triển kinh tế số của một số quốc gia Đông Á và bài học tham khảo cho Việt Nam