Дослідження відтоку користувачів за допомогою моделей класифікації об’єктів при незбалансованих даних

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.

Клімчук А. Р. Дослідження відтоку користувачів за допомогою моделей класифікації об’єктів при незбалансованих даних : кваліфікаційна робота … бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Клімчук Анастасія Романівна. – Київ, 2022. – 52 с.