Previsão da rotatividade do cliente em Telecom usando ML em plataforma de dados grandes
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A aquisição e a retenção de utilizadores são as principais preocupações na indústria das telecomunicações. Tornou-se necessário que os prestadores de serviços reduzissem a taxa de rotatividade dos clientes, uma vez que a falta de atenção poderia influenciar negativamente a rentabilidade da empresa. A previsão do churn contribui para identificar os usuários que provavelmente irão mudar uma empresa para outra. A Telecom está suportando o problema do aumento constante da taxa de rotatividade. Assim, o estudo atual emprega algoritmo de aprendizagem de máquinas em plataformas de ...
A aquisição e a retenção de utilizadores são as principais preocupações na indústria das telecomunicações. Tornou-se necessário que os prestadores de serviços reduzissem a taxa de rotatividade dos clientes, uma vez que a falta de atenção poderia influenciar negativamente a rentabilidade da empresa. A previsão do churn contribui para identificar os usuários que provavelmente irão mudar uma empresa para outra. A Telecom está suportando o problema do aumento constante da taxa de rotatividade. Assim, o estudo atual emprega algoritmo de aprendizagem de máquinas em plataformas de dados de grande porte. As técnicas do algoritmo de aprendizagem de máquinas facilitam a protecção destas empresas de telecomunicações com métodos eficientes para diminuir a taxa de rotatividade. O churn silencioso é um tipo que é considerado complicado de prever, uma vez que pode haver este tipo de utilizadores que, provavelmente, poderão vir a agitar num futuro próximo.
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