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Previsão da rotatividade do cliente em Telecom usando ML em plataforma de dados grandes (Portuguese Edition) - Softcover
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
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Edicoes Nosso Conhecimento, 2020
ISBN 10: 6202886706
ISBN 13: 9786202886703
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Softcover
Seller: moluna, Greven, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Condition: New. Seller Inventory # 493984849
Quantity: Over 20 available
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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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Taschenbuch
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Taschenbuch. Condition: Neu. 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.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 64 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786202886703
Quantity: 2 available
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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, 2020
ISBN 10: 6202886706
ISBN 13: 9786202886703
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Taschenbuch
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
Seller rating 5 out of 5 stars
Taschenbuch. Condition: 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. Seller Inventory # 9786202886703
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