Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Modelos de aprendizagem automática desenvolvidos para previsão de rotatividade de telecomunicações

Hemlata Jain*

A análise de dados tornou-se um tópico importante na área da previsão de rotatividade de telecomunicações. Os investigadores desenvolveram experiências muito eficientes para a previsão de rotatividade e deram um novo rumo à indústria das telecomunicações para salvar os seus clientes. As empresas estão a desenvolver avidamente modelos para prever a rotatividade e a desenvolver esforços para salvar os possíveis abandonadores. Portanto, para um melhor modelo de previsão de rotatividade, encontrar os fatores de rotatividade é muito importante. Este estudo tem como objetivo encontrar os fatores de rotatividade do utente, avaliando os detalhes de utilização anterior do serviço. Para este efeito, o estudo aproveita a importância dos recursos, da normalização dos recursos, da correlação de recursos e da extração de recursos. Após a seleção e extração das características, este estudo realizou sete experiências diferentes no conjunto de dados para obter os melhores resultados e comparar as técnicas.