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J-GLOBAL ID：201802229050643457   整理番号：18A0196601

顧客はインターネットサービスプロバイダにおけるチャーン予測【Powered by NICT】

Customer churn prediction in an internet service provider

著者 (4件)： Do Duyen (Data Scientist Big-Data, FPT-Telecom HCM, Vietnam) ,  Huynh Phuc (Data Scientist Big-Data, FPT-Telecom HCM, Vietnam) ,  Vo Phuong (Data Scientist Big-Data, FPT-Telecom HCM, Vietnam) ,  Vu Tu (EVP FPT-Telecom, FPT-Telecom HCM, Vietnam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 3928-3933  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顧客保持は企業における最関心事の一つと考えられている,ビジネスにとっての収益の基本的な源を提供するからである。喪失顧客は利益を失うだけでなく,危険の業務全体を置く可能性がある。顧客ベースを増加させるために,企業は顧客の獲得と保持を改善する必要がある。顧客チャーン予測は,多くの企業がそれに対処するため,時間と資源を注いでことを最大関心事になっている。本論文では,サービスのリスクでユーザを同定するためのインターネットサービスプロバイダ会社における非常に不均衡データに対する顧客チャーン予測を提示した。特徴工学と予測モデリングから構成されている。特徴工学において,最も重要な特徴は多数生成された候補から選択した。予測モデリングでは,churnersと非churnersの数の間の不均衡は,AdaBoost,余分なツリー,KNN,ニューラルネットワークとXGBoostのようないくつかのモデルを実行する前SMOTEオーバサンプリング法を用いて減少した。適合率および再現率の観点からこれらのモデル間の比較,XGBoostモデルは最高の性能を示した。98%非churnersと2%churnersデータセットを用いて,モデルの精度および再現率はそれぞれ45.71%と42.06%であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  モデル ,  ニューラルネットワーク ,  *予測
準シソーラス用語： 再現率 ,  適合率 ,  オーバサンプリング ,  AdaBoost ,  不均衡 ,  不均衡データ ,  *ISP【インターネット】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 顧客 ,  インターネットサービスプロバイダ ,  チャーン ,  予測