Luận Văn Thạc Sĩ: Nghiên Cứu Phương Pháp Phân Lớp Dữ Liệu Và Ứng Dụng Trong Dự Báo Thuê Bao Rời Mạng

• Tác giả: Nguyễn Như Thế
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Long Giang
• Trường học: Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong bài toán dự báo thuê bao rời mạng viễn thông
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
• 1.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu
• 1.2. Tại sao cần khai phá dữ liệu
• 1.3. Các khái niệm cơ bản
• 1.4. Quy trình khai phá dữ liệu
• 1.5. Các bài toán cơ bản trong khai phá dữ liệu
• 1.6. Các ứng dụng của khai phá dữ liệu
• 1.7. Quy trình xây dựng mô hình khai phá dữ liệu
• 1.8. Bài toán phân lớp và dự báo
• 1.8.1. Giới thiệu bài toán
• 1.8.2. Các bước giải quyết bài toán
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN LỚP TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU
• 2.1. Phân lớp bằng phương pháp quy nạp cây quyết định
• 2.2. Phân lớp bằng phương pháp Bayesian
• 2.2.1. Phân tách tuyến tính với lề cực đại
• 2.2.2. Tìm kiếm siêu phẳng với lề cực đại
• 2.2.3. Hàm phân loại tuyến tính với lề mềm cực đại
• 2.2.4. Lý thuyết tối ưu Lagrangian
• 2.2.5. Tìm kiếm siêu phẳng với lề cực đại
• 2.2.6. Phương pháp hàm nhân (kernel methods)
• 2.2.6.1. Chiều VC về khả năng phân tách của hàm tuyến tính
• 2.2.6.2. Hàm nhân và SVM phi tuyến (Kernel function and nonlinear SVMs)
• 2.3. Phân lớp bằng mạng lan truyền ngược (mạng Nơron)
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BÀI TOÁN PHÂN LỚP DỮ LIỆU THUÊ BAO RỜI MẠNG VIỄN THÔNG
• 3.1. Bài toán phân lớp dữ liệu thuê bao rời mạng
• 3.2. Phát biểu bài toán
• 3.3. Khái niệm thuê bao rời mạng “churn”
• 3.4. Thu thập, chuẩn hóa dữ liệu
• 3.5. Lựa chọn thuộc tính. Lựa chọn phương pháp, công cụ
• 3.6. Phương pháp phân lớp. Đánh giá hiệu năng. Thực nghiệm phân lớp trên ngôn ngữ R
• 3.6.1. Phân lớp dữ liệu sử dụng cây quyết định C4
• 3.6.2. Phân lớp dữ liệu sử dụng phương pháp Naive Bayes
• 3.6.3. Phân lớp dữ liệu bằng Support Vector Machines
• 3.6.4. Đánh giá kết quả
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Phân lớp dữ liệu

Phân lớp dữ liệu là một trong những bài toán cơ bản trong khai phá dữ liệu, với mục tiêu phân loại các đối tượng vào các lớp cho trước. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong các bài toán thực tiễn như y tế, ngân hàng, và đặc biệt là viễn thông. Trong lĩnh vực viễn thông, phân lớp dữ liệu giúp dự đoán các thuê bao rời mạng, từ đó hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ đưa ra các chiến lược giữ chân khách hàng. Quá trình phân lớp bao gồm hai giai đoạn chính: xây dựng mô hình từ tập dữ liệu huấn luyện và sử dụng mô hình để phân lớp dữ liệu mới.

1.1. Xây dựng mô hình phân lớp

Giai đoạn đầu tiên của phân lớp dữ liệu là xây dựng mô hình từ tập dữ liệu huấn luyện. Mỗi bộ dữ liệu được phân vào một lớp đã xác định trước, và lớp của bộ dữ liệu được xác định bởi thuộc tính gán nhãn lớp. Mô hình phân lớp có thể được biểu diễn dưới dạng các luật phân lớp, cây quyết định, hoặc các công thức toán học. Việc xây dựng mô hình đòi hỏi sự chính xác trong việc chọn lọc và xử lý dữ liệu để đảm bảo mô hình có thể phân lớp chính xác các dữ liệu mới.

1.2. Sử dụng mô hình phân lớp

Sau khi xây dựng mô hình, bước tiếp theo là sử dụng mô hình để phân lớp các dữ liệu mới hoặc chưa được phân lớp. Độ chính xác của mô hình được đánh giá bằng cách so sánh kết quả phân lớp với lớp biết trước của các bộ dữ liệu kiểm tra. Tỉ lệ chính xác của mô hình là phần trăm các bộ dữ liệu được phân lớp đúng. Điều này giúp đảm bảo mô hình có thể áp dụng hiệu quả trong thực tế, đặc biệt trong việc dự báo thuê bao rời mạng.

II. Dự báo thuê bao rời mạng

Dự báo thuê bao rời mạng là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực viễn thông, giúp các nhà cung cấp dịch vụ dự đoán khách hàng có khả năng rời bỏ mạng trong tương lai. Bài toán này sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu và mô hình dự báo để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định rời mạng của khách hàng. Việc dự báo chính xác giúp các doanh nghiệp đưa ra các chiến lược giữ chân khách hàng hiệu quả, từ đó giảm thiểu tỷ lệ thuê bao rời mạng và tăng doanh thu.

2.1. Phát biểu bài toán

Bài toán dự báo thuê bao rời mạng được phát biểu như một bài toán phân lớp dữ liệu, trong đó mục tiêu là phân loại các thuê bao di động vào hai lớp: thuê bao sẽ rời mạng và thuê bao sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ. Các yếu tố như thời gian sử dụng, tần suất gọi, và các giao dịch tài chính được sử dụng làm đầu vào cho mô hình dự báo. Việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu là bước quan trọng để đảm bảo độ chính xác của mô hình.

2.2. Phương pháp dự báo

Các phương pháp dự báo được sử dụng trong bài toán dự báo thuê bao rời mạng bao gồm cây quyết định, Naive Bayes, và Support Vector Machines (SVM). Mỗi phương pháp có ưu điểm và hạn chế riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và yêu cầu của bài toán. Kết quả dự báo được đánh giá thông qua các độ đo như độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu để đảm bảo mô hình có thể áp dụng hiệu quả trong thực tế.

III. Ứng dụng trong viễn thông

Ứng dụng dữ liệu trong lĩnh vực viễn thông đã trở thành một công cụ quan trọng giúp các nhà cung cấp dịch vụ tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Việc sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu và mô hình dự báo giúp dự đoán các xu hướng thị trường, cải thiện chất lượng dịch vụ, và giảm thiểu tỷ lệ thuê bao rời mạng. Các ứng dụng này không chỉ giúp tăng doanh thu mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, từ đó củng cố vị thế cạnh tranh của doanh nghiệp trong thị trường viễn thông.

3.1. Phân tích dữ liệu viễn thông

Phân tích dữ liệu viễn thông là quá trình khai thác và xử lý các dữ liệu liên quan đến hoạt động của mạng viễn thông, bao gồm dữ liệu về cuộc gọi, dữ liệu tài chính, và dữ liệu khách hàng. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn được sử dụng để phát hiện các mẫu và xu hướng tiềm ẩn trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ các quyết định kinh doanh. Việc phân tích chính xác giúp các nhà cung cấp dịch vụ đưa ra các chiến lược hiệu quả để cải thiện chất lượng dịch vụ và giữ chân khách hàng.

3.2. Ứng dụng thực tiễn

Các ứng dụng dữ liệu trong viễn thông bao gồm dự đoán thuê bao rời mạng, tối ưu hóa mạng lưới, và cải thiện chất lượng dịch vụ. Ví dụ, việc sử dụng mô hình dự báo giúp các nhà cung cấp dịch vụ xác định các khách hàng có nguy cơ rời mạng và đưa ra các chương trình khuyến mãi hoặc dịch vụ đặc biệt để giữ chân họ. Ngoài ra, phân tích dữ liệu còn giúp tối ưu hóa mạng lưới, giảm thiểu sự cố và nâng cao trải nghiệm khách hàng.