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Previsão da rotatividade do cliente em Telecom usando ML em plataforma de dados grandes - Couverture souple
Synopsis
A aquisição e a retenção de utilizadores são as principais preocupações na indústria das telecomunicações. Tornou-se necessário que os prestadores de serviços reduzissem a taxa de rotatividade dos clientes, uma vez que a falta de atenção poderia influenciar negativamente a rentabilidade da empresa. A previsão do churn contribui para identificar os usuários que provavelmente irão mudar uma empresa para outra. A Telecom está suportando o problema do aumento constante da taxa de rotatividade. Assim, o estudo atual emprega algoritmo de aprendizagem de máquinas em plataformas de dados de grande porte. As técnicas do algoritmo de aprendizagem de máquinas facilitam a protecção destas empresas de telecomunicações com métodos eficientes para diminuir a taxa de rotatividade. O churn silencioso é um tipo que é considerado complicado de prever, uma vez que pode haver este tipo de utilizadores que, provavelmente, poderão vir a agitar num futuro próximo.
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Previsão da rotatividade do cliente em Telecom usando ML em plataforma de dados grandes
Edité par
Edições Nosso Conhecimento Okt 2020, 2020
ISBN 10 : 6202886706
ISBN 13 : 9786202886703
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A aquisição e a retenção de utilizadores são as principais preocupações na indústria das telecomunicações. Tornou-se necessário que os prestadores de serviços reduzissem a taxa de rotatividade dos clientes, uma vez que a falta de atenção poderia influenciar negativamente a rentabilidade da empresa. A previsão do churn contribui para identificar os usuários que provavelmente irão mudar uma empresa para outra. A Telecom está suportando o problema do aumento constante da taxa de rotatividade. Assim, o estudo atual emprega algoritmo de aprendizagem de máquinas em plataformas de dados de grande porte. As técnicas do algoritmo de aprendizagem de máquinas facilitam a protecção destas empresas de telecomunicações com métodos eficientes para diminuir a taxa de rotatividade. O churn silencioso é um tipo que é considerado complicado de prever, uma vez que pode haver este tipo de utilizadores que, provavelmente, poderão vir a agitar num futuro próximo. 64 pp. Portugiesisch. N° de réf. du vendeur 9786202886703
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Edições Nosso Conhecimento, 2020
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A aquisição e a retenção de utilizadores são as principais preocupações na indústria das telecomunicações. Tornou-se necessário que os prestadores de serviços reduzissem a taxa de rotatividade dos clientes, uma vez que a falta de atenção poderia influenciar negativamente a rentabilidade da empresa. A previsão do churn contribui para identificar os usuários que provavelmente irão mudar uma empresa para outra. A Telecom está suportando o problema do aumento constante da taxa de rotatividade. Assim, o estudo atual emprega algoritmo de aprendizagem de máquinas em plataformas de dados de grande porte. As técnicas do algoritmo de aprendizagem de máquinas facilitam a protecção destas empresas de telecomunicações com métodos eficientes para diminuir a taxa de rotatividade. O churn silencioso é um tipo que é considerado complicado de prever, uma vez que pode haver este tipo de utilizadores que, provavelmente, poderão vir a agitar num futuro próximo. N° de réf. du vendeur 9786202886703
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Edicoes Nosso Conhecimento, 2020
ISBN 10 : 6202886706
ISBN 13 : 9786202886703
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Couverture souple
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Previsão da rotatividade do cliente em Telecom usando ML em plataforma de dados grandes
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Edições Nosso Conhecimento Okt 2020, 2020
ISBN 10 : 6202886706
ISBN 13 : 9786202886703
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A aquisição e a retenção de utilizadores são as principais preocupações na indústria das telecomunicações. Tornou-se necessário que os prestadores de serviços reduzissem a taxa de rotatividade dos clientes, uma vez que a falta de atenção poderia influenciar negativamente a rentabilidade da empresa. A previsão do churn contribui para identificar os usuários que provavelmente irão mudar uma empresa para outra. A Telecom está suportando o problema do aumento constante da taxa de rotatividade. Assim, o estudo atual emprega algoritmo de aprendizagem de máquinas em plataformas de dados de grande porte. As técnicas do algoritmo de aprendizagem de máquinas facilitam a protecção destas empresas de telecomunicações com métodos eficientes para diminuir a taxa de rotatividade. O churn silencioso é um tipo que é considerado complicado de prever, uma vez que pode haver este tipo de utilizadores que, provavelmente, poderão vir a agitar num futuro próximo.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Portugiesisch. N° de réf. du vendeur 9786202886703
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Edições Nosso Conhecimento, 2020
ISBN 10 : 6202886706
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. Previsão da rotatividade do cliente em Telecom usando ML em plataforma de dados grandes | Muhammad Bin Abubakr Joolfoo | Taschenbuch | Portugiesisch | 2020 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786202886703 | Verantwortliche Person für die EU: Edicoes Nosso Conhecimento, Sia, 1039 RIGA, LITAUEN, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 119220197
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