Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140343
Title: Прогнозирование оттока клиентов в банках с помощью машинного обучения : магистерская диссертация
Other Titles: Prediction of customer churn in banks using machine learning
Authors: Кузнецов, А. О.
Kuznetsov, A. O.
metadata.dc.contributor.advisor: Акимова, Е. Н.
Akimova, E. N.
Issue Date: 2024
Citation: Кузнецов А. О. Прогнозирование оттока клиентов в банках с помощью машинного обучения : магистерская диссертация / А. О. Кузнецов ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 60 с. — Библиогр.: с. 55-60 (46 назв.).
Abstract: The object of the study is the churn of customers in the banking sector. The purpose of the work is to develop a system that can effectively predict the churn of customers in the banking sector using ML methods. Research methods: synthesis, analysis, statistical modeling, ranking and abstract logical method. Result of the work: a method for predicting the churn of customers in a bank based on a trained ML model and a web interface that provides access to this model.
Объект исследования – отток клиентов в банковской сфере. Цель работы – разработка системы, которая сможет эффективно прогнозировать отток клиентов в банковском секторе с использованием методов МО. Методы исследования: синтез, анализ, статистическое моделирование, ранжирование и абстрактно–логический метод. Результат работы: метод прогнозирования оттока клиентов в банке основанный на обученной модели МО и web-интерфейс, предоставляющий доступ к этой модели.
Keywords: MASTER'S THESIS
MACHINE LEARNING
CHURN PREDICTION
GRADIENT BOOSTING
CLASS IMBALANCE
BANKING ANALYTICS
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ПРЕДСКАЗАНИЕ ОТТОКА
ГРАДИЕНТНЫЙ БУСТИНГ
ДИСБАЛАНС КЛАССОВ
БАНКОВСКАЯ АНАЛИТИКА
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140343
Access: Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
License text: http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
m_th_a.o.kuznetsov_2024.pdf1,44 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.