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

dc.contributor.advisorПанченко Тарас Володимирович
dc.contributor.authorКлімчук Анастасія Романівна
dc.date.accessioned2023-05-01T13:42:51Z
dc.date.available2023-05-01T13:42:51Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractУ 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.uk_UA
dc.identifier.citationКлімчук 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.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3318
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.subject12 Інформаційні технологіїuk_UA
dc.subject122 Комп’ютерні наукиuk_UA
dc.titleДослідження відтоку користувачів за допомогою моделей класифікації об’єктів при незбалансованих данихuk_UA
science.typeБакалаврські роботиuk_UA
Файли
Контейнер Original
Зараз відображається 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
Klimchuk_bakalavr.pdf
Розмір:
1.93 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
бакалаврські роботи