Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ Nhà Mạng Dựa Vào Học Máy

• Tác giả: Lê Trương Trọng Duy
• Người hướng dẫn: PGS. TS Dương Tuấn Anh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa - ĐHQG TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ Nhà Mạng Dựa Vào Học Máy
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TONG QUAN VE DE TÀI
• 1.1. Động cơ nghiên cứu
• 1.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.3. Ý nghĩa khoa học
• 1.4. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.5. Giới hạn của đề tài
• 1.6. Những kết quả đạt được của luận văn
• 1.7. Bố cục luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Khai phá dữ liệu, học máy và các kỹ thuật phân tích dự báo
• 2.1.1. Khái niệm Khai phá dữ liệu và học máy
• 2.1.2. Những nhóm bài toán của Khai phá dữ liệu
• 2.1.3. Một số kỹ thuật dự báo sử dụng học máy
• 2.1.4. Các phương pháp lựa chọn đặc trưng (Feature Selection)
• 2.2. Mô hình trong bài toán lựa chọn thuộc tính
• 2.2.1. Các mô hình trong lựa chọn thuộc tính
• 2.2.2. Đánh giá hai mô hình Filter và Wrapper
• 2.2.3. Các giải thuật lựa chọn thuộc tính
• 2.3. Khung thức dự báo thuê bao rời bỏ nhà mạng
• 2.4. Giới thiệu công cụ WEKA
• 2.5. Kết luận
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• 3.1. Mạng Noron hỗn hợp (Hybrid Neural Networks)
• 3.2. Mô hình 1 quy luật
• 3.3. Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine) kết hợp
• 3.4. Phương pháp bình phương tối thiểu riêng phần (Partial Least Square)
• 3.5. Mô hình rừng ngẫu nhiên cân bằng cải tiến (IBRE)
• 3.6. Kết luận
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN
• 4.1. Sơ đồ tổng quát của hệ thống Mạng Noron + Cây quyết định
• 4.2. Sơ đồ tổng quát của hệ thống Mạng Noron + Mạng Noron
• 4.3. Giải thích sơ đồ trình tự của hệ thống
• 4.4. Quy trình tổng quát của hệ thống
• 5. CHƯƠNG 5: HIỆN THỰC VÀ THỰC NGHIỆM
• 5.1. Môi trường thực nghiệm
• 5.2. Bộ dữ liệu thực nghiệm
• 5.3. Các bước xây dựng và thực nghiệm mô hình dự báo thuê bao rời mạng hỗn hợp ANN + Decision Tree
• 5.3.1. Tiền xử lý, chuẩn hóa và rút trích đặc trưng của tập dữ liệu
• 5.3.2. Tạo mô hình Mạng Nơron và thực nghiệm mô hình Mạng Noron đầu tiên
• 5.3.3. Tạo mô hình Decision Tree để dự báo dựa vào kết quả của mô hình ANN đầu tiên và thực nghiệm kết quả mô hình Hybrid
• 5.4. Đánh giá mô hình - Hoàn thành kết quả thực nghiệm
• 5.5. So sánh mô hình hỗn hợp ANN + Decision Tree với mô hình ANN + ANN trước đây
• 5.6. Kết luận chương
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 6.1. Những kết quả đạt được của luận văn
• 6.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A

I. Tổng Quan Về Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ Nhà Mạng

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành viễn thông, việc dự báo thuê bao rời bỏ nhà mạng trở thành một nhiệm vụ quan trọng. Các nhà mạng cần hiểu rõ nguyên nhân và hành vi của khách hàng để giữ chân họ. Việc áp dụng học máy vào dự báo này không chỉ giúp tăng cường khả năng phân tích mà còn tối ưu hóa các chiến lược giữ chân khách hàng.

1.1. Ý Nghĩa Của Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ

Dự báo thuê bao rời bỏ giúp các nhà mạng nhận diện sớm khách hàng có nguy cơ rời bỏ, từ đó có thể triển khai các biện pháp giữ chân hiệu quả.

1.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khách Hàng Rời Mạng

Nhiều yếu tố như chất lượng dịch vụ, giá cả và khuyến mãi có thể ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng trong việc rời bỏ nhà mạng.

II. Thách Thức Trong Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ Nhà Mạng

Dự báo thuê bao rời bỏ không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Các nhà mạng phải đối mặt với nhiều thách thức như dữ liệu không đầy đủ, sự biến động của thị trường và hành vi khách hàng khó đoán. Những thách thức này đòi hỏi các phương pháp phân tích mạnh mẽ và chính xác.

2.1. Dữ Liệu Không Đầy Đủ

Việc thiếu hụt dữ liệu có thể dẫn đến những dự đoán không chính xác, ảnh hưởng đến quyết định của nhà mạng.

2.2. Biến Động Thị Trường

Thị trường viễn thông luôn thay đổi, điều này làm cho việc dự đoán hành vi khách hàng trở nên khó khăn hơn.

III. Phương Pháp Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ Dựa Vào Học Máy

Học máy cung cấp nhiều phương pháp hữu ích để dự báo thuê bao rời bỏ. Các mô hình như mạng nơron và cây quyết định đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phân tích dữ liệu và dự đoán hành vi khách hàng.

3.1. Mô Hình Mạng Nơron Nhân Tạo

Mạng nơron nhân tạo có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu phức tạp trong hành vi khách hàng.

3.2. Cây Quyết Định Trong Dự Báo

Cây quyết định giúp phân loại khách hàng dựa trên các thuộc tính cụ thể, từ đó đưa ra dự đoán chính xác hơn.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ

Việc áp dụng các mô hình dự báo vào thực tiễn đã mang lại nhiều lợi ích cho các nhà mạng. Các chiến lược giữ chân khách hàng được tối ưu hóa, giúp tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

4.1. Chiến Lược Giữ Chân Khách Hàng

Các nhà mạng có thể triển khai các chương trình khuyến mãi và dịch vụ tốt hơn dựa trên dự đoán từ mô hình học máy.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu Thực Tế

Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng học máy vào dự báo đã giúp cải thiện đáng kể tỷ lệ giữ chân khách hàng.

V. Kết Luận Về Dự Báo Thuê Bao Rời Bỏ Nhà Mạng

Dự báo thuê bao rời bỏ nhà mạng dựa vào học máy là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Các nhà mạng cần tiếp tục đầu tư vào công nghệ và nghiên cứu để cải thiện khả năng dự đoán và giữ chân khách hàng.

5.1. Tương Lai Của Dự Báo Thuê Bao

Với sự phát triển của công nghệ, dự báo thuê bao sẽ ngày càng chính xác hơn, giúp các nhà mạng tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Nhà Mạng

Các nhà mạng nên áp dụng các mô hình học máy mới nhất và thường xuyên cập nhật dữ liệu để duy trì tính chính xác trong dự báo.