@MASTERSTHESIS{ 2006:1253432604, title = {Modelo de mineração de dados para classificação de clientes em telecomunicação}, year = {2006}, url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/3044", abstract = "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", publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul}, scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica}, note = {Faculdade de Engenharia} }