Utilisation d’une méthode d’apprentissage supervisée pour la detection de l’attrition d’un client Djezzy. / Hakima -Cylia Bouali (2019) 

Public ISBD Titre : Utilisation d’une méthode d’apprentissage supervisée pour la detection de l’attrition d’un client Djezzy. Type de document : theses et memoires Auteurs : Hakima -Cylia Bouali ; Farida Dahmani (ép. Bouarab), Directeur de thèse Editeur : Tizi - ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 83 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Apprentissage automatique  Aprentissage supervisé  Prédiction de l'attrition des clients  Classification supervisée. Résumé : Résumé La perte de clientèle est un problème majeur des grandes entreprises en raison de son effet direct sur les revenus de celles-ci, en particulier dans le secteur de télécommunication. Les entreprises cherchent à mettre au point des moyens pour prédire l'attrition des clients. La principale contribution de notre travail est de développer un modèle de prévision du taux de désabonnement qui aide les opérateurs de télécommunications à prédire les clients les plus susceptibles de quitter. Pour développer un modèle performant répondant à cet effet, nous mettons en Å“uvre divers algorithmes d'apprentissage supervisé et choisissons le meilleur selon son taux de précision. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\BOUALI H..PDF Format de la ressource électronique : PDF Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34259 Utilisation d’une méthode d’apprentissage supervisée pour la detection de l’attrition d’un client Djezzy. [theses et memoires] / Hakima -Cylia Bouali ; Farida Dahmani (ép. Bouarab), Directeur de thèse . - Tizi - ouzou (Tizi - ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I, 2019 . - 83 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Apprentissage automatique  Aprentissage supervisé  Prédiction de l'attrition des clients  Classification supervisée. Résumé : Résumé La perte de clientèle est un problème majeur des grandes entreprises en raison de son effet direct sur les revenus de celles-ci, en particulier dans le secteur de télécommunication. Les entreprises cherchent à mettre au point des moyens pour prédire l'attrition des clients. La principale contribution de notre travail est de développer un modèle de prévision du taux de désabonnement qui aide les opérateurs de télécommunications à prédire les clients les plus susceptibles de quitter. Pour développer un modèle performant répondant à cet effet, nous mettons en Å“uvre divers algorithmes d'apprentissage supervisé et choisissons le meilleur selon son taux de précision. En ligne : D:\CD.THESE.2019\MASTER INF\BOUALI H..PDF Format de la ressource électronique : PDF Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=34259

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MAST.INF.14-19/1	MAST.INF.14-19	Mémoires	Magasin de Thèses et Mémoires / INF	Master en Informatique	Disponible

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