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
- Phân tích các nhân tố tác động đến nền kinh tế ngầm cấp tỉnh tại Việt Nam : tiếp cận mô hình MIMIC
- Tác động của việc làm trái trình độ tới tiền lương của các cử nhân ngành kinh doanh và quản lý ở Việt Nam
- Quan hệ giữa Non-Fungible Tokens và thị trường chứng khoán Việt Nam
- Tác động của mạng xã hội và trải nghiệm khách hàng tới sự hài lòng, ý định quay trở lại và hành vi truyền miệng về homestay của khách du lịch nội địa
- Ảnh hưởng của sự hài lòng tới ý định mua sắm lặp lại đối với khách hàng gen Z trong lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam : vai trò trung gian của sự tin tưởng





