Analisi e previsione dei dati di telecomunicazione: DATA-MINING
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Un algoritmo di classificazione deve esplorare dati informativi strutturati, semi-strutturati o non strutturati per rilevare la loro somiglianza e assegnare loro la stessa categoria. Le applicazioni principali includono l'analisi di perforazione e il data mining. Queste aree di competenza, emerse meno di un decennio fa, stanno attirando un interesse crescente da parte di informatici, matematici e persino scienziati sociali. La perdita dei clienti di un'azienda, comunemente conosciuta come "attrito", è un problema reale per le aziende che operano in diversi settori di attività, soprattutto in...
Un algoritmo di classificazione deve esplorare dati informativi strutturati, semi-strutturati o non strutturati per rilevare la loro somiglianza e assegnare loro la stessa categoria. Le applicazioni principali includono l'analisi di perforazione e il data mining. Queste aree di competenza, emerse meno di un decennio fa, stanno attirando un interesse crescente da parte di informatici, matematici e persino scienziati sociali. La perdita dei clienti di un'azienda, comunemente conosciuta come "attrito", è un problema reale per le aziende che operano in diversi settori di attività, soprattutto in situazioni di concorrenza. È noto che questo fenomeno non ha risparmiato il settore delle telecomunicazioni. Per aiutare i decisori a prendere una decisione di fronte a tutte queste domande, proponiamo la progettazione di un mini data warehouse (Data mart) per fare una facile esplorazione dei dati storici dei clienti in relazione con i profili di utilizzo dei clienti in base ai loro profili. Nella nostra ricerca abbiamo usato il metodo DATA MINING per analizzare e prevedere i dati.
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