prikaz prve stranice dokumenta Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata
Rad nije dostupan
diplomski rad
Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. urn:nbn:hr:168:255243
Tunjić, Aleksandar
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Tunjić, A. (2016). Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243

Tunjić, Aleksandar. "Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243

Tunjić, Aleksandar. "Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243

Tunjić, A. (2016). 'Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243

Tunjić A. Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2016 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243

A. Tunjić, "Usporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:255243
Podaci o radu
NaslovUsporedba algoritama za strojno učenje u procesu izgradnje prediktivnih modela za predviđanje odlaska klijenata
Naslov (engleski)Comparison of machine learning algorithms in the process of predictive model creation for client churn prediction
AutorAleksandar Tunjić
MentorBoris Vrdoljak (mentor)
Član povjerenstvaBoris Vrdoljak (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirjana Domazet-Lošo (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLjiljana Brkić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2016-09-29, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Privlačenje novog korisnika u telekom industriji je vrlo skupo, do nekoliko puta skuplje nego zadržavanje postojećeg. Zbog toga se telekom operateri okreću dubinskoj analizi podataka kako bi se iz podataka o korištenju usluga pokušalo predvidjeti da li će neki korisnik prijeći konkurenciji. Postoji više metoda dubinske analize podataka, a razlikuju se po pristupu u složenosti. U ovom radu je provedena analiza i čišćenje podataka telekom operatera, te su izgrađeni i uspoređeni sljedeći modeli: logistička regresija, PLS, slučajne šume i GBM. Također, provedena je i usporedba navedenih algoritama nad izvedenim podacima dobivenim generatorom varijabli.
Sažetak (engleski)
Attaining a new customer in telecom industry is a few times more expensive than retaining an existing customer. This is why telecom operators use data mining approach to try predict if a customer is going to stop using its services and become a client of a competing telecom. There are few data mining methods and they all differ in approach and complexity. In this thesis the process of data analysis and cleaning was done followed by building models: logistic regression, PLS, random forests and GBM. A comparison of results was done on data attained from original and generated variables.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:255243
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 14:11:51