- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
- зарубежная литература
-
знания и навыки
- изучение языков
- компьютерная литература
- научно-популярная литература
- словари, справочники
-
учебная и научная литература
- безопасность жизнедеятельности
- военное дело
- гуманитарные и общественные науки
- естественные науки
- задачники
- монографии
- научные труды
- практикумы
- прочая образовательная литература
- сельское и лесное хозяйство
-
технические науки
- высокие технологии
- горное дело
- информатика и вычислительная техника
- конструкции
- легкая промышленность
- материаловедение
- машиностроение
- нормативная документация
- общетехнические дисциплины
- основы производства
- пищевая промышленность
- приборостроение
- проектирование
- промышленность
- радиоэлектроника
- строительство
- техническая литература
- технологии металлов
- транспорт
- химическая технология
- эксплуатация промышленного оборудования
- энергетика
- учебники и пособия для вузов
- учебники и пособия для ссузов
- учебно-методические пособия
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
А. А. Крюкова — Исследование применимости методов технологии Data Mining для анализа клиентской базы телекоммуникационной компании
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: А. А. Крюкова
Издатель: Синергия
Год: 2019
Описание: Сегодня коммерческой организации приходится действовать в жестких условиях рынка. Чтобы оставаться конкурентноспособной, необходимо активно использовать современные информационные технологии, в частности, Data Mining. Авторы демонстрируют эффективность применения упомянутой технологии в разрезе анализа клиентской информации на примере телекоммуникационной компании, а также выявляют метод, который наилучшим образом подойдет для обработки выбранного набора данных. С этой целью средствами аналитического пакета Orange была проведена серия экспериментов, заключавшаяся в оценке качества прогностических моделей, построенных на основе методов Data Mining. Все рассмотренные методы продемонстрировали высокие результаты, однако наиболее предпочтительными по совокупности характеристик являются «Случайный лес» и «Метод опорных векторов».