Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Using Artificial Neural Networks to Establish a Customer-cancellation Prediction Model

Tytuł:
Using Artificial Neural Networks to Establish a Customer-cancellation Prediction Model
Autorzy:
Huang, H.-C.
Chang, A. Y.
Ho, C.-C.
Data publikacji:
2013
Słowa kluczowe:
back-propagation neural network
general regression neural networks
receiver operating characteristic
BPNN
GRNN
charakterystyka odbioru
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
In the past, judgments concerning customer cancellations relied primarily on managers’ experience. Prediction errors can cause surpluses or insufficient service capacity. Data mining technology can improve prediction and judgment accuracy. This study applies back propagation neural networks and general regression neural networks to establish a customer-cancellation prediction model. The empirical results showed that both prediction models possessed good predictive abilities and can aid in service capacity scheduling.
W artykule opisano zastosowanie sieci neuronowych o propagacji wstecznej (ang. BPNN) oraz regresji generalnej (ang. GRNN) w budowie modelu anulowania klientów. Działanie to zwykle opiera się na doświadczeniu manager’a, co może doprowadzić do błędnych decyzji. Rezultaty badań empirycznych dowodzą dobrych własności przewidywania i możliwej użyteczności w określaniu potencjalnych działań z klientem opracowanych modeli.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies