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
- Tác động của nguồn vốn hỗ trợ phát triển chính thức đến lượng khí thải CO2 tại các quốc gia Châu Á : tiếp cận theo ngưỡng đô thị hóa
- Tác động của thực hiện các yếu tố ESG tới hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại tại khu vực châu Á
- Kinh nghiệm phát triển nền “kinh tế bạc” của Trung Quốc trong bối cảnh già hoá dân số và bài học cho Việt Nam
- Phát triển kinh tế tư nhân ở Việt Nam : đổi mới từ nhận thức đến thực tiễn
- Ứng dụng công nghệ chuỗi khối (Blockchain) trong đổi mới sáng tạo tài chính