Xác Định Số Cụm Tối Ưu Vào Bài Toán Phân Khúc Khách Hàng Sử Dụng Dịch Vụ Di Động

2022

66
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CÁM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Bài toán phân khúc khách hàng dựa trên hành vi sử dụng dịch vụ di động

1.2. Tại sao cần xác định số cụm tối ưu vào bài toán phân khúc khách hàng

1.2.1. Tại sao phải phân khúc khách hàng

1.2.2. Tại sao phải xác định số cụm tối ưu cho bài toán phân khúc khách hàng

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN

2.1. Tổng quan về khai phá dữ liệu

2.2. Quá trình khám phá tri thức, khai phá dữ liệu

2.2.1. Khám phá tri thức

2.2.2. Quá trình khai phá dữ liệu

2.3. Các phương pháp khai phá dữ liệu

2.4. Phân cụm dữ liệu

2.4.1. Phân cụm là gì? Mục đích của phân cụm dữ liệu

2.4.2. Các bước cơ bản để phân cụm

2.4.3. Các ứng dụng của phân cụm

2.5. Các phương pháp phân cụm dữ liệu

2.6. Các thách thức phân cụm

2.7. Thuật toán phân cụm K-Means

2.7.1. Tổng quan về thuật toán

2.7.2. Hạn chế của K-Means

2.8. Thuật toán K-Means++

2.9. Các thuật toán xác định số cụm tối ưu

2.9.1. Phương pháp khủy tay (Elbow method)

2.9.2. Phương pháp điểm hình bóng trung bình (Average silhouette method)

2.10. Các phương pháp đánh giá kết quả phân tích phân cụm

2.10.1. Tại sao phải đánh giá kết quả phân tích phân cụm

2.10.2. Các phương pháp đánh giá kết quả phân cụm

2.10.3. Các độ đo đánh giá trong kết quả phân cụm

3. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG CÁC THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH SỐ CỤM TỐI ƯU VÀO BÀI TOÁN PHÂN KHÚC KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ DI ĐỘNG TẠI VNPT TÂY NINH

3.1. Thu thập dữ liệu về hành vi sử dụng dịch vụ di động của khách hàng trong tháng gần nhất

3.2. Mô tả dữ liệu thu thập được

3.3. Tiến hành phân cụm bằng k-means và tìm kiếm số cụm tối ưu bằng Elbow method và Silhouette Score method

3.3.1. Kết quả xác định số cụm tối ưu khi sử dụng Phương pháp khủy tay (Elbow method) trên tập dữ liệu

3.3.2. Kết quả xác định số cụm tối ưu khi sử dụng phương pháp điểm hình bóng (Silhouette Score) trên tập dữ liệu

3.3.3. So sánh kết quả lựa chọn cụm tối ưu giữa hai phương pháp Khủy tay và phương pháp tính điểm Silhouette

3.3.4. Tiến hành phân cụm với số lượng cụm tối ưu thu thập được cùng với đó áp dụng thuật toán K-Means++ để khởi tạo tâm cụm và phân cụm

3.4. Đánh giá kết quả phân khúc khách hàng

4. CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ - KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

4.1. Hạn chế của đề tài và hướng phát triển trong tương lai

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Xác định số cụm tối ưu vào bài toán phân khúc khách hàng sử dụng dịch vụ 2

Tài liệu có tiêu đề "Xác định Số Cụm Tối Ưu Trong Phân Khúc Khách Hàng Dịch Vụ Di Động" cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc xác định số cụm tối ưu trong phân khúc khách hàng của dịch vụ di động. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu khách hàng để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và nâng cao trải nghiệm người dùng. Qua đó, người đọc sẽ hiểu rõ hơn về các phương pháp phân cụm và cách áp dụng chúng trong thực tiễn, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc phục vụ khách hàng.

Để mở rộng kiến thức về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu "Phân cụm phân lớp trong khai phá dữ liệu và ứng dụng trong bài toán kinh doanh", nơi cung cấp cái nhìn tổng quan về các kỹ thuật phân cụm và ứng dụng của chúng trong kinh doanh. Ngoài ra, tài liệu "Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính nghiên cứu các thuật toán gom cụm mờ và cài đặt ứng dụng" sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các thuật toán phân cụm mờ, một phần quan trọng trong việc phân tích dữ liệu. Cuối cùng, tài liệu "Luận văn khai phá dữ liệu web và máy tìm kiếm" sẽ mở rộng thêm kiến thức về khai phá dữ liệu trong môi trường web, một lĩnh vực có liên quan mật thiết đến phân tích khách hàng. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về các phương pháp và ứng dụng trong phân tích dữ liệu.