Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Entwicklung von maschinellen Lernmodellen zur Vorhersage der Abwanderung von Telekommunikationskunden

Hemlata Jain*

Datenanalyse ist zu einem wichtigen Thema im Bereich der Kundenabwanderungsvorhersage im Telekommunikationsbereich geworden. Forscher haben sehr effiziente Experimente zur Kundenabwanderungsvorhersage entwickelt und der Telekommunikationsbranche eine neue Richtung zur Kundengewinnung gegeben. Unternehmen entwickeln eifrig Modelle zur Kundenabwanderungsvorhersage und unternehmen alle Anstrengungen, um potenzielle Kunden zu gewinnen. Daher ist es für ein besseres Modell zur Kundenabwanderungsvorhersage sehr wichtig, die Faktoren der Kundenabwanderung zu ermitteln. Ziel dieser Studie ist es, die Faktoren der Kundenabwanderung zu ermitteln, indem Details ihrer früheren Servicenutzung ausgewertet werden. Zu diesem Zweck nutzt die Studie die Vorteile der Merkmalswichtigkeit, Merkmalsnormalisierung, Merkmalskorrelation und Merkmalsextraktion. Nach der Merkmalsauswahl und -extraktion führt diese Studie sieben unterschiedliche Experimente mit dem Datensatz durch, um die besten Ergebnisse zu erzielen, und vergleicht die Techniken.