Дослідження відтоку користувачів за допомогою моделей класифікації об’єктів при незбалансованих даних
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Клімчук Анастасія Романівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Клімчук, А. Р. (2022). Дослідження відтоку користувачів за допомогою моделей класифікації об’єктів при незбалансованих даних [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3318
[ДСТУ] Клімчук А. Р. Дослідження відтоку користувачів за допомогою моделей класифікації об’єктів при незбалансованих даних : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2022. 52 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3318 (дата звернення: 25.07.2026).
У ході виконання кваліфікаційної роботи було розглянуте питання автоматичного виявлення сегменту користувачів схильного до відтоку та було обрано стратегію та алгоритм для вирішення задачі. Були розглянуті основні причини відтоку, та були прийняті до уваги складнощі, що виникають через специфіку вхідних даних та особливостей поставленої задачі. На основі даних, які предоставила компанія Уклон, був розроблений ансамблевий алгоритм градієнтного бустингу з використанням різних технологій для виявлення водіїв схильних до відтоку. Було проведено підготовка вихідних результатів для передачі спеціалізованому відділу для подальшої праці з виявленими клієнтами. Були використані мови програмування Python та бібліотеки sklearn, shap, pandas і так далі, інструменти є легко масштабованими та не викликають труднощів під час інтеграції у даг для автоматичного запуску.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
122 Комп’ютерні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.93 MB
Контрольна сума :
(MD5):9233a7db637b82501fe4664966bda4ab
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International