Интеллектуальный анализ данных для задач CRM

С.И. Симонова

Abstract


В данной статье рассмотрены методы интеллектуального анализа данных и возможность их применения организациями, использующими системы класса CRM, на примере проблемы повышения продаж. Проблема сведена к задаче бинарной классификации и решается при помощи современных алгоритмов классификации (дерево решений, градиентный бустинг, логистическая регрессия, нейронные сети). В работе приводятся описания и оценка качества построенных моделей классификаторов.

Full Text:

PDF (Russian)

References


Gideon Dror, Marc Boulle, Isabelle Guyon, Vincent Lemaire, David Vogel The 2009 Knowledge Discovery in Data Competition (KDD Cup 2009) Challenges in Machine Learning, Volume 3.

Mohamed Bekkar, Dr.Hassiba Kheliouane Djemaa, Dr.Taklit Akrouf Alitouche , Evaluation Measures for Models Assessment over Imbalanced Data Sets, Journal of Information Engineering and Applications, Vol.3, No.10, 2013, 27-38

Hippel Paul T. Biases in SPSS 12.0 Missing Value Analysis, The American Statistician. May 2004. Vol. 58. No. 2.

Chubukova I.A. Data Mining, 2006

P.G. Krug. Nejronnye seti i nejrokomp'jutery, 2002

Parr-Rud O. Data Mining Cookbook Modeling Data for Marketing, Risk, and Customer Relationship Management, 2001

Rish, Irina, An empirical study of the naive Bayes classifier, Proceedings of IJCAI-2001 workshop on Empirical Methods in AI (also, IBM Technical Report RC22230), pp. 41-46.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Abava  Кибербезопасность MoNeTec 2024

ISSN: 2307-8162