Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/140343
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Акимова, Е. Н. | ru |
dc.contributor.advisor | Akimova, E. N. | en |
dc.contributor.author | Кузнецов, А. О. | ru |
dc.contributor.author | Kuznetsov, A. O. | en |
dc.date.accessioned | 2024-12-26T08:30:07Z | - |
dc.date.available | 2024-12-26T08:30:07Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.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.). | ru |
dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/140343 | - |
dc.description.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. | en |
dc.description.abstract | 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. | ru |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии | ru |
dc.rights.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 | en |
dc.subject | MASTER'S THESIS | en |
dc.subject | MACHINE LEARNING | en |
dc.subject | CHURN PREDICTION | en |
dc.subject | GRADIENT BOOSTING | en |
dc.subject | CLASS IMBALANCE | en |
dc.subject | BANKING ANALYTICS | en |
dc.subject | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ | ru |
dc.subject | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ | ru |
dc.subject | ПРЕДСКАЗАНИЕ ОТТОКА | ru |
dc.subject | ГРАДИЕНТНЫЙ БУСТИНГ | ru |
dc.subject | ДИСБАЛАНС КЛАССОВ | ru |
dc.subject | БАНКОВСКАЯ АНАЛИТИКА | ru |
dc.title | Прогнозирование оттока клиентов в банках с помощью машинного обучения : магистерская диссертация | ru |
dc.title.alternative | Prediction of customer churn in banks using machine learning | en |
dc.type | Master's thesis | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en |
dc.thesis.level | Магистр | ru |
dc.contributor.department | УрФУ. Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ | ru |
dc.thesis.speciality | 09.04.01 - Информатика и вычислительная техника | ru |
dc.contributor.subdepartment | Кафедра информационных технологий и систем управления | ru |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
m_th_a.o.kuznetsov_2024.pdf | 1,44 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.