Przewidywanie rezygnacji klientów w telekomunikacji przy u¿yciu ML w Big Data Platform

Przej¿cie i utrzymanie u¿ytkowników to g¿ówne problemy w bran¿y telekomunikacyjnej. Konieczne stäo si¿, aby dostawcy us¿ug zmniejszyli wskänik rezygnacji klientów, poniewä nieuwaga mo¿e negatywnie wp¿yn¿¿ na rentowno¿¿ firmy. Przewidywanie rezygnacji z us¿ug przyczynia si¿ do identyfikacji tych u¿ytkowników, którzy mog¿ zmieni¿ firm¿ na inn¿. Telekomunikacja boryka si¿ z problemem stale rosn¿cego wskänika rezygnacji z us¿ug (churn rate). W zwi¿zku z tym, w obecnym badaniu wykorzystano algorytm uczenia si¿ maszynowego na platformie obs¿uguj¿cej du¿e ilo¿ci danych. Techniki algorytmów uczenia si¿ maszynowego u¿atwiaj¿ ochron¿ tych firm telekomunikacyjnych za pomoc¿ skutecznych metod zmniejszania wskänika rezygnacji. Ciche wyrzucanie (ang. silent churn rate) to jeden z rodzajów, który jest uwäany za skomplikowany do przewidzenia, poniewä mo¿e istnie¿ taki rodzaj u¿ytkowników, którzy prawdopodobnie b¿d¿ si¿ wyrzucä w najbli¿szej przysz¿o¿ci.