Анализ потребительского потока пользователей цифровых медиа с образцами данных сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Анализ потребительского потока пользователей цифровых медиа с образцами данных

Удовлетворенность клиентов оказывает огромное влияние на оказание услуг любого бизнеса. Простое из уст в уста мнение структурирует бизнес-среду для повышения их производительности и доставки. При таком воздействии со стороны клиентов важно держать их на правильном пути, чтобы знать ценность продукта и услуги. Подход, использованный в этом проекте, заключается в анализе пользователей цифровых медиа, проверке того, могут ли они продолжать бизнес с организацией, если нет, заставлять их вести бизнес с помощью предоставления большего количества услуг. Для этого анализа была рассмотрена выборка данных пользователей цифровых носителей, чтобы узнать, могут ли они в будущем произойти. Этот прогноз был сделан с помощью методов машинного обучения. Инструментом, использованным для этого анализа, был Rapidminer. Вывод был показан с точными результатами в статистическом представлении.

Введение

В целом, CRM (Управление взаимоотношениями с клиентами) – это инструмент, который помогает организации поддерживать отношения между покупателями и взаимодействием с клиентами, отслеживать их записи и счета. Это помогает им улучшить удовлетворенность клиентов. Для анализа выборочные данные цифровых носителей были рассмотрены для прогнозирования оттока. Этот анализ предназначен для прогнозирования того, решит ли клиент остаться в организации даже после истечения срока действия договора. Это похоже на модель истощения. Удержание клиентов является важным аспектом в любой организации, где он показывает уровень эффективности компании от низкого до высокого. Истощение также является одним из основных видов деятельности интеллектуального анализа данных.

В нынешнюю эпоху все становится цифровым. Использование цифровых медиа становится необходимостью для выживания в бизнес-среде. Это помогает организациям и клиентам получать последние сведения о тенденциях для своих собственных целей. Существует несколько форм цифрового мультимедиа в различных форматах, таких как аудио, видео, изображения и графические изображения. Рассматривая модель истощения, существует три типа, а именно добровольное истощение, непроизвольное истощение и ожидаемое истощение. Если клиент хотел перейти в другую компанию, это добровольное истощение. Принудительное истощение, также известное как принудительное истощение, происходит, когда клиент прекращает работу по какой-либо причине, некоторые распространенные причины – неоплаченные счета. Ожидаемое истощение происходит, когда клиент больше не доступен в целевой области, например, когда клиент переезжает в другое место. Есть несколько методов, чтобы предсказать результат этого проекта. Основным фоном этого проекта является анализ выживания. В этом анализе используются методы машинного обучения для проверки различий между ними. Это глубокое обучение и логистическая регрессия. С помощью таких методов будет известен самый точный метод, который можно принять к рассмотрению. Для проведения этого анализа был использован инструмент под названием «Rapidminer».

Исследование и исследование методов

Существуют различные методы для реализации и получения результатов от анализа оттока клиентов на цифровых носителях. Методы могут быть из метода машинного обучения, такого как байесовская сеть, глубокое обучение или деревья решений. Другими словами, это также может быть статистический метод прогнозирования с помощью логистической регрессии, который работает в основном между зависимой переменной и другой переменной, когда зависимая переменная является дихотомической. Были некоторые предыдущие работы, которые были сделаны на этом проекте с определенными методами. Все эти методы дали простой результат, как и ожидалось. Набор данных, используемый для этого проекта, очень сбалансирован. Это помогает методам ML проводить анализ и давать эффективные результаты. В случае несбалансированности методы не будут работать, а эффективные результаты не будут доступны. Однако для несбалансированных наборов данных существует методика, называемая методом избыточной выборки, которая занимается проблемами классификации и имеет два типа. Это методика избыточной выборки синтетического меньшинства и методика адаптивной синтетической выборки. Этот метод помогает сбалансировать наборы данных, что помогает выполнять анализ. Другой популярный метод, используемый для анализа оттока, – это CART, то есть модель дерева классификации и регрессии. Это ветвь модели дерева решений. Этот метод в основном касается проблем классификации и неправильной классификации в наборе данных. Другой популярной моделью для этого анализа была модель машины опорных векторов (SVM). Эта модель также работает в основном по задачам линейности классификации. Он эффективен при работе в линейных и нелинейных случаях. Вышеупомянутые модели не ограничены, но стоит упомянуть об использовании для этого анализа оттока. У него есть особый способ применить определенные гипотезы, чтобы быть более эффективным.

Используемые методы

Как обсуждалось ранее, многие важные методы доступны в использовании. Но в этом проекте только два метода используются для поиска анализа оттока в цифровых медиа. Эти методы очень популярны и широко используются для такого рода проектов в анализе оттока. Этот метод помогает нам не только прогнозировать результат, но также помогает нам статистически с учетом всех факторов, которые приводят к тому, что клиент либо остается, либо идет в другую сеть. Набор данных, используемый для этого проекта, имеет 21 столбец. Столбец «Отток» является зависимой переменной. Это дихотомическая переменная с да или нет. Независимые переменные: пенсионер, пол, срок владения, телефонная связь, несколько линий, интернет-сервис, онлайн-безопасность, резервное копирование в онлайн-хранилище, защита устройства, техническая поддержка, потоковое телевидение и фильмы, срок действия договора, безбумажный биллинг, способ оплаты, ежемесячные платежи и Всего сборов.

<Р> а. Нейронные сети (глубокое обучение)

Это один из популярных алгоритмов в области прогнозного анализа. Это одна из ветвей техники машинного обучения. Эта обработка больших данных может анализировать большой объем данных в определенное время, однако для запуска набора данных может потребоваться некоторое время, если объем данных очень велик. Эта техника более гибкая и масштабируемая. Анализ проводился с использованием инструмента Rapidminer. В этом тесте точность рассчитывается с общими переменными. Тип метрики для этого теста – биноминальный. Алгоритм матриц смешения используется для статистической классификации набора данных. С помощью симуляции анализируется глубокое понимание того, какие клиенты предпочитают удобства с счетами, которые они получают. Для анализа производительности были выполнены такие тесты, как точность, AUC, чувствительность, специфичность, отзыв, измерение и точность.

<Р> В. Логистическая регрессия

Это также один из методов техники машинного обучения. Это статистический метод прогнозирования. Этот метод может быть лучшим методом для этого проекта, поскольку он касается случаев истощения клиентов. Этот анализ имеет значение, когда зависимая переменная является дихотомической. Выход кодируется как 0 или 1. В этом методе используется только двоичная классификация. Логистическая регрессия классифицируется на биномиальный, порядковый или полиномиальный. Эта регрессия помогает пользователям в описании данных. Это также помогает объяснить связь между дихотомической переменной и независимой переменной. Анализ проводился с использованием инструмента Rapidminer. В этой модели были проанализированы коэффициент, стандартный коэффициент, стандартная ошибка, z-значение и p-значение каждого атрибута. Существует график подъема, где изучалась связь между целью и населением. Чтобы проверить полную производительность, были выполнены такие тесты, как точность, AUC, чувствительность, специфичность, отзыв, f мера и точность.

Заключение

Таким образом, мы проанализировали отток клиентов на цифровых носителях данных с образцом данных. Несколько причин были доступны в качестве причины для клиента сменить поставщика услуг. Чтобы увидеть глубокий взгляд на истощение, была использована пара методов интеллектуального анализа данных, реализован подход и были показаны результаты. Чтобы понять / технику, также обсуждалось обоснование использования. Анализ проводился с использованием инструмента Rapidminer. Инструмент помогает варьировать вывод в виде столбцов и графиков. Были рассмотрены две важные техники машинного обучения; это глубокое обучение и логистическая регрессия. Логистическая регрессия оказалась лучшей моделью для этого анализа с помощью значений точности и кривых ROC. Поскольку эта модель имеет дело главным образом с зависимой переменной, когда она дихотомическая, она прогнозирует и оценивает точные результаты. Из проанализированных моделей говорят, что истощение клиентов было вызвано в основном из-за срока действия контракта и ежемесячных подписок. Чтобы усилить этот анализ, было проведено несколько тестов с помощью логистической регрессии, и в ней указаны ключевые причины, по которым клиенты могут упасть и уйти из компании. Чтобы преодолеть это решение, компаниям нужно будет поработать над методами подписки, чтобы удержать клиентов и проанализировать их привязку к одной и той же компании.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.