Vorhersage der Kundenabwanderung in der Telekommunikation mit ML in einer großen Datenplattform

Die Akquisition und die Bindung von Nutzern sind die größten Sorgen in der Telekommunikationsbranche. Für die Dienstleister ist es notwendig geworden, die Kundenabwanderungsrate zu reduzieren, da die Unachtsamkeit die Rentabilität des Unternehmens negativ beeinflussen könnte. Die Vorhersage der Abwanderungsrate trägt dazu bei, diejenigen Benutzer zu identifizieren, die wahrscheinlich von einem Unternehmen zu einem anderen wechseln werden. Die Telekommunikationsbranche steht vor dem Problem einer ständig steigenden Abwanderungsrate. Dementsprechend verwendet die aktuelle Studie den Algorithmus des maschinellen Lernens auf einer Plattform mit großen Datenmengen. Algorithmustechniken des maschinellen Lernens ermöglichen es, diese Telekommunikationsunternehmen mit effizienten Methoden zur Verringerung der Abwanderungsrate zu schützen. Stille Abwanderung ist ein Typ, der als kompliziert vorherzusagen gilt, da es diese Art von Benutzern geben könnte, die in naher Zukunft wahrscheinlich abwandern werden.

Autorentext

Soy un recién graduado en el campo de las telecomunicaciones junto con una experiencia de 6 meses de pasantía en el Ministerio de Energía y Servicios Públicos y en Mauricio Telecom. Tengo una licenciatura con honores de primera clase en BEng (Hons) Ingeniería de Telecomunicaciones con Redes y mi investigación también ha sido publicada en el Journal of Critical Reviews.