Khóa luận tốt nghiệp: Phân tích mô hình học máy và dữ liệu khách hàng rời bỏ dịch vụ viễn thông

• Tác giả: Phạm Phương Linh
• Người hướng dẫn: ThS. Trần Chung Thủy
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh Tế
• Đề tài: Đọc Hiểu Một Số Mô Hình Học Máy Và Thử Nghiệm Xử Lý Dữ Liệu Về Trạng Thái Khách Hàng Rời Bỏ Dịch Vụ Viễn Thông
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 0.1. Lý do chọn đề tài
• 0.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu
• 0.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Tổng quan về Học Máy
• 1.1.1. Định nghĩa và phân loại
• 1.1.2. Bài toán tổng quát
• 1.2. Mô hình Hồi quy Logistic
• 1.2.1. Bài toán tổng quát
• 1.2.2. Chỉ số đánh giá mô hình
• 1.3. Vấn đề rời bỏ của khách hàng
• 1.3.1. Một số khái niệm cơ bản
• 2. CHƯƠNG 2: TRỰC QUAN HÓA VÀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
• 2.1. Tổng quan về bộ dữ liệu
• 2.1.1. Mô tả bộ dữ liệu
• 2.1.2. Tương quan giữa các dữ liệu
• 2.2. Khám phá dữ liệu
• 2.2.1. Dữ liệu về thông tin cá nhân của khách hàng
• 2.2.2. Các thông tin liên quan đến hồ sơ đăng kí dịch vụ của khách hàng
• 3. CHƯƠNG 3: VẬN DỤNG XỬ LÝ DỮ LIỆU BẰNG CÁC THUẬT TOÁN
• 3.1. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.2. Xây dựng và đánh giá mô hình
• 3.2.1. Mô hình Hồi quy Logistic
• 3.2.2. Mô hình COX
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu và lý do chọn đề tài

Khóa luận tốt nghiệp này tập trung vào việc đọc hiểu và áp dụng các mô hình học máy để xử lý dữ liệu liên quan đến trạng thái khách hàng rời bỏ trong lĩnh vực dịch vụ viễn thông. Lĩnh vực viễn thông đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế hiện đại, đặc biệt là trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0. Các doanh nghiệp viễn thông đang đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt, trong đó việc giữ chân khách hàng hiện tại được coi là chiến lược tối ưu hóa hiệu quả nhất. Học máy và phân tích dữ liệu trở thành công cụ quan trọng để dự đoán và giảm thiểu tình trạng khách hàng rời bỏ.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định các yếu tố quyết định tỷ lệ rời bỏ của khách hàng, đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố này, và dự đoán khoảng thời gian khách hàng có thể rời bỏ dịch vụ. Nghiên cứu sử dụng các mô hình học máy như Hồi quy Logistic và mô hình Cox Proportional-Hazards để phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các dự đoán chính xác.

1.2. Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung vào việc áp dụng hai mô hình Hồi quy Logistic và Cox Proportional-Hazards để xử lý dữ liệu về trạng thái khách hàng rời bỏ trong ngành viễn thông. Các mô hình này được sử dụng để thử nghiệm và đánh giá hiệu quả trong việc dự đoán hành vi khách hàng.

II. Cơ sở lý thuyết

Chương này cung cấp cơ sở lý thuyết về học máy và các mô hình được sử dụng trong nghiên cứu. Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để đưa ra các dự đoán chính xác. Nghiên cứu phân loại học máy thành học có giám sát và học không giám sát, trong đó Hồi quy Logistic và mô hình Cox thuộc nhóm học có giám sát.

2.1. Tổng quan về học máy

Học máy được định nghĩa là quá trình sử dụng dữ liệu để huấn luyện các thuật toán nhằm đưa ra các dự đoán hoặc phân loại. Các phương pháp học máy bao gồm học có giám sát (như Hồi quy Logistic) và học không giám sát (như phân cụm dữ liệu). Các mô hình này được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu và dự đoán hành vi khách hàng.

2.2. Mô hình Hồi quy Logistic

Hồi quy Logistic là một mô hình học máy được sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc nhị phân. Trong nghiên cứu này, mô hình được áp dụng để dự đoán xác suất khách hàng rời bỏ dịch vụ. Công thức của mô hình dựa trên logit và odds ratio, giúp đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

2.3. Mô hình Cox Proportional Hazards

Mô hình Cox là một phương pháp phân tích sống sót, được sử dụng để ước tính thời gian khách hàng rời bỏ dịch vụ. Mô hình này dựa trên hàm rủi ro và hàm sống sót, giúp đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố lên thời gian rời bỏ của khách hàng.

III. Phương pháp nghiên cứu và kết quả

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp học máy để phân tích dữ liệu khách hàng và dự đoán tình trạng khách hàng rời bỏ. Các mô hình được đánh giá dựa trên các chỉ số như accuracy, precision, recall, và AUC. Kết quả cho thấy các mô hình này có khả năng dự đoán chính xác hành vi khách hàng, giúp các doanh nghiệp viễn thông tối ưu hóa dịch vụ và giảm thiểu tỷ lệ khách hàng rời bỏ.

3.1. Chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu được thu thập từ các thông tin cá nhân và hồ sơ đăng ký dịch vụ của khách hàng. Quá trình chuẩn bị dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu, và chuẩn hóa dữ liệu để phù hợp với các mô hình học máy.

3.2. Đánh giá mô hình

Các mô hình được đánh giá dựa trên confusion matrix, precision, recall, và AUC. Kết quả cho thấy Hồi quy Logistic và mô hình Cox đều có hiệu suất cao trong việc dự đoán hành vi khách hàng, với AUC gần 1, cho thấy khả năng phân loại chính xác của mô hình.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của các mô hình học máy trong việc dự đoán trạng thái khách hàng rời bỏ trong ngành viễn thông. Các kết quả này có thể được áp dụng để tối ưu hóa dịch vụ, cải thiện chất lượng dịch vụ, và giảm thiểu chi phí liên quan đến việc mất khách hàng. Nghiên cứu cũng mở ra hướng phát triển mới trong việc ứng dụng học máy và phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực khác.

4.1. Giá trị thực tiễn

Nghiên cứu cung cấp các công cụ hiệu quả để các doanh nghiệp viễn thông dự đoán và quản lý hành vi khách hàng. Việc áp dụng các mô hình học máy giúp doanh nghiệp tối ưu hóa dịch vụ, tăng cường sự hài lòng của khách hàng, và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.2. Hướng phát triển

Nghiên cứu đề xuất hướng phát triển trong việc tích hợp các mô hình học máy với các công nghệ mới như AI và Big Data để nâng cao hiệu quả phân tích và dự đoán hành vi khách hàng trong tương lai.