| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Telekomunikācijas |
| Nosaukums |
Telekomunikāciju uzņēmuma klientu atbiruma prognozēšana |
| Nosaukums angļu valodā |
Customer Churn Prediction in Telecommunications Industry |
| Struktūrvienība |
13100 Telekomunikāciju institūts |
| Darba vadītājs |
Irina Kļevecka |
| Recenzents |
A.Skrastiņš |
| Anotācija |
Klientu atbirums jeb “churn” telekomunikāciju nozarē ir tie klienti, kas pārtrauc attiecības ar esošā pakalpojuma sniedzēju un aiziet pie konkurentiem. Maģistra darba teorētiskās daļas ietvaros tiek teorētiski apskatītas vairākas riska modelēšanas metodes, tāpat tiek apskatīti vairāki datu iegūšanas un datu priekšapstrādes procesi. Papildus tam, teorētiski tiek apskatīti modeļa kvalitātes novērtēšanas parametri. Praktiskajā daļā, izmantojot IBM SPSS programmas, tiek iegūti dati par klientiem, kas ļautu izveidot riska modeli. Dati sākotnēji tiek analizēti, izmantojot vienfaktora analīzes metodi, veidojot grupas, kas veido gala rezultāta sastāvu. Darba gaitā tiek veidota ievades mainīgo korelācijas tabula, kas ļauj apzināties vai ieejas dati savā starpā nav korelēti jeb saistīti. Izveidotais modelis tiek apmācīts vairākas reizes, lai noteiktu visatbilstošāko robežvērtību. Rezultātā tiek iegūts loģistiskās regresijas modelis klientu atbiruma prognozēšanai. Rezultātu apstrādē tiek analizēti katra ieejas mainīgā iegūtie rezultāti un iegūts kopējais loģistiskās regresijas vienādojums. Iegūtie dati tiek salīdzināti ar citām izmantotām modelēšanas metodēm un doti secinājumi par izmantotās metodes priekšrocībām un trūkumiem.
Darba apjoms ir 83 lpp., tas satur 45 attēlus, 12 tabulas, 14 formulas un 7 pielikumus. Darbā izmantoti 34 literatūras avoti. |
| Atslēgas vārdi |
Klientu atbirums, loģistiskā regresija |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Customer churn, logistic regression |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2019 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
24.05.2019 11:46:24 |
