Análise e predição de dados de telecomunicações: DATA-MINING
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Um algoritmo de classificação deve explorar dados informativos estruturados, semi-estruturados ou não estruturados para detectar a sua semelhança e atribuir-lhes a mesma categoria. As principais aplicações incluem a análise de perfuração e a extracção de dados. Estas áreas de especialização, que surgiram há menos de uma década, estão a atrair um interesse crescente por parte de cientistas informáticos, matemáticos e mesmo cientistas sociais. A perda de clientes de uma empresa, vulgarmente conhecida como "desgaste", é um problema real para empresas que operam em diferentes s...
Um algoritmo de classificação deve explorar dados informativos estruturados, semi-estruturados ou não estruturados para detectar a sua semelhança e atribuir-lhes a mesma categoria. As principais aplicações incluem a análise de perfuração e a extracção de dados. Estas áreas de especialização, que surgiram há menos de uma década, estão a atrair um interesse crescente por parte de cientistas informáticos, matemáticos e mesmo cientistas sociais. A perda de clientes de uma empresa, vulgarmente conhecida como "desgaste", é um problema real para empresas que operam em diferentes sectores de actividade, especialmente em situações competitivas. É bem conhecido que este fenómeno não poupou o sector das telecomunicações. A fim de ajudar os decisores a tomar uma decisão perante todas estas questões, propomos a concepção de um mini armazém de dados (Data marts) para fazer uma fácil exploração dos dados históricos dos clientes em relação aos perfis de utilizações dos clientes com base nos seus perfis. Na nossa investigação utilizámos o método DATA MINING para analisar e prever os dados.
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