論文の概要: Data transformation based optimized customer churn prediction model for the telecommunication industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04088v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 17:23:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 15:01:05.866715
• Title: Data transformation based optimized customer churn prediction model for the telecommunication industry
• Title（参考訳）: 通信産業におけるデータ変換に基づく最適顧客チャーン予測モデル
• Authors: Joydeb Kumar Sana, Mohammad Zoynul Abedin, M. Sohel Rahman, M. Saifur Rahman
• Abstract要約: 本研究は,通信産業における顧客チャーン予測(CCP)の文脈において行ったものである。 我々は,CCP問題に対するデータ変換手法と機械学習モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3100459580864314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data transformation (DT) is a process that transfers the original data into a form which supports a particular classification algorithm and helps to analyze the data for a special purpose. To improve the prediction performance we investigated various data transform methods. This study is conducted in a customer churn prediction (CCP) context in the telecommunication industry (TCI), where customer attrition is a common phenomenon. We have proposed a novel approach of combining data transformation methods with the machine learning models for the CCP problem. We conducted our experiments on publicly available TCI datasets and assessed the performance in terms of the widely used evaluation measures (e.g. AUC, precision, recall, and F-measure). In this study, we presented comprehensive comparisons to affirm the effect of the transformation methods. The comparison results and statistical test proved that most of the proposed data transformation based optimized models improve the performance of CCP significantly. Overall, an efficient and optimized CCP model for the telecommunication industry has been presented through this manuscript.
• Abstract（参考訳）: データ変換(DT)は、元のデータを特定の分類アルゴリズムをサポートする形式で転送し、特別な目的のためにデータを解析するプロセスである。 予測性能を向上させるため,様々なデータ変換法を検討した。 本研究は、顧客誘引が一般的な現象である通信産業(TCI)における顧客チャーン予測(CCP)の文脈で実施する。 本研究では, ccp問題に対するデータ変換法と機械学習モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。 公開TIデータセットを用いて実験を行い,広く利用されている評価尺度(AUC,精度,リコール,F尺度など)を用いて評価を行った。 本研究では,変換手法の効果を確認するための包括的比較を行った。 比較結果と統計的テストの結果,提案したデータ変換に基づく最適化モデルのほとんどはCCPの性能を著しく向上させることがわかった。 全体として、この原稿を通じて、通信産業のための効率的で最適化されたCCPモデルが提示されている。

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