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Avon, Valentino (2016) Machine Learning Techniques for Customer Churn Prediction in Banking Environments. [Magistrali biennali]

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Abstract

Sono stati analizzati i clienti di una banca con tecniche di machine learning, per individuare quali abbandoneranno nel mese successivo. In particolare, è stato utilizzato un approccio di validazione temporale per ottenere una stima robusta e utile per il business. Il modello più valido è un easy ensemble di C5.0, le cui performance hanno permesso di confermare che le tecniche di machine learning possono aiutare le banche a comprendere il comportamento futuro dei propri clienti

Item Type:Magistrali biennali
Uncontrolled Keywords:customer churn, cbnk, machine learning, data mining
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/01 Elettronica
Codice ID:53212
Relatore:Pietracaprina, Andrea and Pucci, Geppino
Data della tesi:10 October 2016
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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