prikaz prve stranice dokumenta Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama
Rad nije dostupan
diplomski rad
Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. urn:nbn:hr:168:434913
Rasonja, Ozren
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Rasonja, O. (2015). Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913

Rasonja, Ozren. "Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913

Rasonja, Ozren. "Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2015. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913

Rasonja, O. (2015). 'Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913

Rasonja O. Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2015 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913

O. Rasonja, "Modeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2015. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:434913
Podaci o radu
NaslovModeli predviđanja prijelaza korisnika drugim davateljima usluga u telekomunikacijama
Naslov (engleski)Models for predicting customer churn in telecommunications
AutorOzren Rasonja
MentorIgnac Lovrek (mentor)
Član povjerenstvaIgnac Lovrek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGordan Ježić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaVedran Podobnik (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2015-07-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Kao rješenje problema odljeva korisnika, koji je prepoznat kao jedan od najvažnijih problema s kojim se susreću telekomunikacijska poduzeća, ističe se aplikacija koja se svrstava u kategoriju proaktivnog upravljanja odljevom korisnika. Radi se o aplikaciji koja na temelju ulaznih podataka izgrađuje model te vrši predviđanje hoće li neki korisnik raskinuti poslovni odnos. Na taj način moguće je unaprijed predvidjeti odljev te poduzeti određene akcije kako bi se on spriječio. U ovom radu poseban naglasak stavljen je na istraživanje uspješnosti predviđanja koristeći različite tehnike strojnog učenja i algoritme za izgradnju modela. Napravljena je usporedba izgrađenih modela te analiza dobivenih rezultata. Uočeno je da najuspješnije rezultate daju tehnika unakrsne provjere i algoritam J48 kao predstavnik stabla odlučivanja.
Sažetak (engleski)
Churn prediction stands out as a solution for customer churn which is one of the biggest problems for communications service providers. Application for churn prediction is part of preemptive churn management and its main goal is to predict which customer will churn, so that company can start with customer retention strategies. The emphasis in this work is set on the machine learning techniques and data mining algorithms for the identification of churn. The comparison of used algorithms and techniques showed that the best results are provided using cross-validation technique and J48 algorithm used to generate decision tree.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:434913
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 11:32:19