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https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3044
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Petermann, Rafael Jordan | - |
dc.contributor.advisor1 | Vargas, Fabian Luis | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788515U8 | por |
dc.date.accessioned | 2015-04-14T13:56:24Z | - |
dc.date.available | 2007-03-13 | - |
dc.date.issued | 2006-10-30 | - |
dc.identifier.citation | PETERMANN, Rafael Jordan. Modelo de mineração de dados para classificação de clientes em telecomunicação. 2006. 164 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2006. | por |
dc.identifier.uri | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3044 | - |
dc.description.resumo | O objetivo desta dissertação é desenvolver um modelo completo de mineração de dados no ambiente de uma operação de telecomunicações, com foco na retenção de clientes usuários do STFC ( Serviço Telefônico Fixo Comutado). Atualmente, a manutenção da base de clientes é ponto crucial para a atuação das operadoras de telecomunicações no país. Com o surgimento de novas tecnologias de comunicação e com a popularização de acessos de banda larga e do SMP (Serviço Móvel Pessoal), as taxas de cancelamentos dos acessos de STFC exigem das operadoras que oferecem o serviço um processo consistente visando à retenção de sua planta física instalada e da receita gerada. Através da construção de um modelo de mineração de dados, formou-se um sistema visando à predição de eventos e a classificação de clientes. O evento a ser previsto é o churn (cancelamento do serviço), com base na utilização de algoritmos classificadores aplicados sobre uma base de dados real, contendo informações cadastrais, de relacionamento com o fornecedor, de consumo e faturamento. A formação do modelo de mineração de dados envolveu as etapas de análise do problema (churn), avaliação e entendimento dos dados, pré-processamento e classificação. Como algoritmos classificadores (utilizados na predição), foram estudados e utilizados três métodos: redes Neurais RBF ( Radial Basis Function), Árvores de Decisão e Classificadores Bayesianos. Os resultados obtidos validam o modelo desenvolvido, permitindo a sua utilização e aperfeiçoamento no ambiente de uma operadora de telecomunicações ou ainda como um modelo genérico de mineração de dados, passível de aplicação em diferentes segmentos envolvendo o problema da retenção e fidelização de clientes | por |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 388093.pdf: 2571421 bytes, checksum: 24dba4cbf5ab13c6a005e3d642b95d63 (MD5) Previous issue date: 2006-10-30 | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.thumbnail.url | http://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/11421/388093.pdf.jpg | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul | por |
dc.publisher.department | Faculdade de Engenharia | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | PUCRS | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA) | por |
dc.subject | TELECOMUNICAÇÕES | por |
dc.subject | REDES NEURAIS | por |
dc.subject | REDES DE COMUNICAÇÃO DE DADOS | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.title | Modelo de mineração de dados para classificação de clientes em telecomunicação | por |
dc.type | Dissertação | por |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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388093.pdf | Texto Completo | 2,51 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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