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
- Đánh giá nguy cơ ngã của người bệnh viêm khớp dạng thấp bằng thang điểm morse tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Thực trạng lo âu và một số yếu tố liên quan ở người bệnh đến tiêm và hút dịch khớp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đặc điểm hình thái tuyến giáp trên siêu âm ở phụ nữ sau mãn kinh
- Bước đầu đánh giá kết quả điều trị tắc động mạch phổi cấp ở bệnh nhân cao tuổi
- Thực trạng và kết quả điều trị thiếu máu ở người bệnh phẫu thuật chỉnh hình lớn tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội giai đoạn 2023-2024