Nghiên cứu phương pháp khai phá dữ liệu và ứng dụng phần mềm Orange vào việc dự báo khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ viễn thông

Abstract

Thế giới ngày nay đang chuyển mình mạnh mẽ với sự bùng nổ của công nghệ kỹ thuật số. Viễn thông đóng vai trò then chốt, là nền tảng cho mọi hoạt động từ kinh tế, xã hội đến đời sống cá nhân của con người. Nhận thấy rằng tìm năng phát triển ngành dịch vụ trọng điểm này tại thị trường Việt Nam là vô cùng mạnh mẽ, nhóm chúng tôi tiến hành nghiên cứu về những nguyên nhân dẫn đến sự rời bỏ của khách hàng đối với dịch vụ viễn thông với mong muốn giữ chân khách hàng tiềm năng và khắc phục tình trạng mất đi những khách hàng lâu năm. Thông qua đó tìm kiếm hướng giải quyết thích hợp nhằm tạo cơ hội khiến khách hàng trở nên hài lòng hơn trong việc duy trì sử dụng dịch vụ hoặc quay trở lại trải nghiệm tiếp dịch vụ trong tương lai khi có nhu cầu. Mô hình nghiên cứu của nhóm chúng tôi tập trung phân tích và xử lí bộ dữ liệu gồm 1599 mẫu. Chúng tôi xử dụng cả 2 phương pháp là phân cụm dữ liệu và phân lớp dữ liệu nhờ ứng dụng phần mềm Orange để đưa ra thuật toán hiệu quả nhất cho mô hình. Về kỹ thuật phân cụm dữ liệu, chúng tôi ứng dụng hai phương pháp phân cụm phổ biến là K-mean và Hierarchical Clustering, nhờ đó đi sâu vào quá trình phân cụm dữ liệu thông qua thuật toán để đánh giá bộ dữ liệu mà đề tài đề cập. Còn đối với kỹ thuật phân lớp dữ liệu, chúng tôi tập trung sử dụng 4 phương pháp phân lớp dữ liệu được kể đến như SVM,Decision Tree, Logistic Regression, Neutral Network. Từ đó ứng dụng các phương pháp đánh giá mô hình phân lớp để tìm ra mô hình phân lớp tối ưu nhất cho bộ dữ liệu. Thực hiện đưa bộ dữ liệu dự báo vào mô hình phân lớp đã lựa chọn và đánh giá kết quả thu được, cuối cùng đưa ra kết luận về những đóng góp và hạn chế của đề tài để các bạn có thể tham khảo và khắc phục. Song song đó cũng là tìm kiếm và đề xuất những hướng giải quyết cho các doanh nghiệp để khắc phục tình trạng rời bỏ của khách hàng cũng như tăng phần trăm lợi nhuận cho công ty trong tương lai.