Please use this identifier to cite or link to this item: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18461
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΜητρόπουλος, Μάριος-
dc.date.accessioned2022-10-12T11:46:10Z-
dc.date.available2022-10-12T11:46:10Z-
dc.date.issued2022-10-12-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/18461-
dc.description.abstractΗ παρούσα διπλωματική εργασία έχει σαν στόχο την ανάπτυξη μιας γενικότερης μεθοδολογίας για την εκτίμηση της πιθανότητας απώλειας ενός πελάτη μιας εταιρείας ή ενός οργανισμού, καθώς και την ερμηνεία και αξιολόγηση των αποτελεσμάτων αυτών. Το ποσοστό απωλειών πελατών αποτελεί έναν από τους πιο σημαντικούς δείκτες που μετράει τη δυνατότητα μιας επιχείρησης να διατηρεί το πελατολόγιό της. Συνεπώς, μια μέθοδος πρόβλεψης της πιθανότητας απώλειας κάποιου πελάτη αποτελεί ένα ιδιαίτερα σημαντικό εργαλείο, το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανανέωση των παρεχόμενων υπηρεσιών ή τη χάραξη στοχευμένων προωθητικών ενεργειών. Ιδιαίτερα τα τελευταία χρόνια που ο όγκος των διαθέσιμων δεδομένων έχει αυξηθεί, η χρήση εργαλείων μηχανικής μάθησης έχει προσφέρει νέες δυνατότητες. Η βασική ιδέα της προτεινόμενης μεθοδολογίας είναι η αυτοματοποίηση της διαδικασίας παραγωγής προβλέψεων από σύνολα δεδομένων που αφορούν την απώλεια πελατών. Το προτεινόμενο πλαίσιο δέχεται ως είσοδο ένα σύνολο δεδομένων και παράγει ως έξοδο τις προβλέψεις για τα εισαγόμενα δεδομένα, καθώς και γραφικές παραστάσεις και μετρικές για την αξιολόγησή τους. Η μεθοδολογία αυτή περιλαμβάνει πέντε βήματα. Το πρώτο περιλαμβάνει την προεπεξεργασία των δεδομένων εισόδου για την καλύτερη εκπαίδευση των μοντέλων πρόβλεψης, η οποία πραγματοποιείται συγχρόνως με τη βελτιστοποίηση των υπερπαραμέτρων των μοντέλων στο δεύτερο βήμα. Στο τρίτο στάδιο, δοκιμάζονται οι συνδυασμοί των μοντέλων που αναπτύχθηκαν και επιλέγεται ως βέλτιστο το μοντέλο με τα καλύτερα αποτελέσματα. Στο τέταρτο βήμα, στο καλύτερο μοντέλο του προηγούμενου βήματος δοκιμάζονται διάφορα κατώφλια προβλέψεων με στόχο την επιλογή του βέλτιστου. Τέλος, στο πέμπτο αξιολογείται το συνολικό μοντέλο που προέκυψε με χρήση των παραγόμενων γραφικών παραστάσεων και μετρικών. Για την ανάπτυξη της μεθοδολογίας αυτής διεξάχθηκε μια εκτενής πειραματική διαδικασία, εξετάζοντας κάθε φορά διαφορετικές παραμέτρους του συστήματος. Για τα πειράματα αυτά χρησιμοποιήθηκε ένα σύνολο δεδομένων παρεχόμενο από την εταιρεία KKBox Inc., που περιλαμβάνει τα δεδομένα των χρηστών της υπηρεσίας που προσφέρει η εταιρεία, μια επιγραμμική υπηρεσία αναπαραγωγής μουσικής. Στο πλαίσιο της παρούσας διπλωματικής εργασίας περιγράφεται αναλυτικά αυτή η πειραματική διαδικασία, καθώς και τα συμπεράσματα στα οποία καταλήξαμε μέσα από την ανάλυση.en_US
dc.languageelen_US
dc.subjectΜηχανική μάθησηen_US
dc.subjectΑπώλεια πελατώνen_US
dc.subjectΠρόβλεψη πιθανοτήτωνen_US
dc.titleΜεθοδολογία εκτίμησης πιθανότητας απώλειας πελατώνen_US
dc.description.pages117en_US
dc.contributor.supervisorΑσημακόπουλος Βασίλειοςen_US
dc.departmentΤομέας Ηλεκτρικών Βιομηχανικών Διατάξεων και Συστημάτων Αποφάσεωνen_US
Appears in Collections:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Διπλωματική_Εργασία_Μητρόπουλος_Μάριος_03117078.pdf1.89 MBAdobe PDFView/Open


Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.