Варианты использования больших данных в телекоммуникационном бизнесе

Артемий Александрович Пономарёв

Артемий Александрович Пономарёв СПбГУ, Санкт-Петербург, Россия

Ключевые слова: большие данные, телекоммуникации, отток, svm, нейронные сети, вектор-машины

Аннотация

В данной статье рассмотрены общие вопросы использования больших данных в практической плоскости коммерческой деятельности компаний. Автор делает акцент на задачи, которые могут быть решены с использованием больших данных в телекоммуникационной сфере. Проанализированы характеристики клиентов компании, которые позволяют судить об их потенциальном оттоке. Выявлены кластеры, для которых получены наиболее успешные результаты предсказания.

Биография автора

Артемий Александрович Пономарёв, СПбГУ, Санкт-Петербург, Россия

Пономарёв А. А., аспирант кафедры системного программирования СПбГУ

Литература

1. McKinsey Global Institute. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, June 2011 // http://www.slideshare.net/blueeyepathrec/
mckinsey-global-institute-big-data-the-next-frontier-for-innovation-competition-and-productivity (дата обращения 27.08.2015).
2. Slon Magazine — онлайн-журнал об экономике и политике. URL: http://slon.ru/specials/data-economics/articles/target/ (дата обращения 06.08.2015)
3. Customer churn prediction in telecommunications. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417411011353 (дата обращения: 22.05.2015).
4. V Umayaparvathi and K Iyakutti. Applications of data mining techniques in telecom churn prediction.//International Journal of Computer Applications, 2012. № 42(20). С. 5–9.
5. Chih-Ping Wei and I-Tang Chiu. Turning telecommunications call details to churn prediction: a data mining approach // Expert systems with applications, 2002. № 23(2). P. 103–112,
6. Yaya Xie, Xiu Li, EWT Ngai, and Weiyun Ying. Customer churn prediction using improved balanced random forests // Expert Systems with Applications, 2009. № 36(3). P. 5445–5449.