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
- Vai trò của Hội đồng Tư pháp Quốc gia với việc bảo đảm độc lập, liêm chính tư pháp và gợi mở cho Việt Nam
- Từ tính nhân đạo đến xu hướng nhân đạo hóa trong luật hình sự Việt Nam
- Tác động phi tuyến của tín dụng thương mại đến tăng trưởng tài sản doanh nghiệp: Vai trò của ràng buộc tài chính
- Những trường hợp loại trừ trách nhiệm hình sự và các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu trong Luật Hình sự Việt Nam
- Quản trị lợi nhuận qua dự phòng rủi ro tín dụng – Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại Việt Nam