$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: DATA MINING APPLIED TO CUSTOMER RETENTION IN WIRELESS TELECOMMUNICATIONS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): JORGE BRANTES FERREIRA

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Coorientador
Número do Conteúdo: 7070
Catalogação:  16/09/2005 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7070@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7070@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7070

Resumo:
The goal of this work is to propose a complete data mining system for the solution of customer retention problems, commonly found in many industries. Such a solution encompasses the accurate identification among huge amounts of data of those consumers who would most likely end their relationship with the firm, based on their historical behavior and individual profile. Acting upon the intelligence provided by a precise customer classification, incentives and retention actions should be put into practice to prevent or minimize the losses of valuable clients to competitors. Throughout the data mining process designed here, great care was given to the preparation and representation of the data and to input selection methods, in an effort to optimize the performance of the classification models. Various different classification techniques have been tested, with the objective of finding the one best suited for the task at hand: to pinpoint those customers who present clear risks of abandoning the analyzed company. Among the studied models were neural networks, decision trees, genetic algorithms, neuro-fuzzy systems and SVMs (Support Vector Machines). As a case study, the issue of churn (loss of customer to a competitor) in the Brazilian wireless telecommunications was tackled, due to the availability of data. A detailed study was made, identifying the causes, consequences and details of the business problem. As a conclusion, the great impact of the implementation of the proposed system in retention strategies of wireless carriers is evaluated, under the view of the profitability that would be generated by its use.

Descrição Arquivo
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS  PDF
CHAPTER 1  PDF
CHAPTER 2  PDF
CHAPTER 3  PDF
CHAPTER 4  PDF
CHAPTER 5  PDF
CHAPTER 6  PDF
CHAPTER 7  PDF
CHAPTER 8  PDF
REFERENCES  PDF
Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui