Implementing Supervised Machine Learning Algorithms on an Investigation of Customer Mobility in the Telecom Sector

Dieses Kapitel vertieft die kritische Frage des Kundenabflusses im Telekommunikationssektor und die Rolle überwachter maschineller Lernalgorithmen bei der Vorhersage und Abmilderung dieses Problems. Der Autor untersucht die Anwendung von Data-Mining-Techniken zur Analyse des Kundenverhaltens und zur Identifizierung von Mustern, die auf eine Wahrscheinlichkeit des Zusammenbruchs hindeuten. Das Kapitel vergleicht die Leistung verschiedener Modelle des maschinellen Lernens, einschließlich logistischer Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Gradient Boosting Machines, Support Vector Machines und Neuronaler Netzwerke, bei der Vorhersage von Kundenschwund. Außerdem wird die Bedeutung der Bewertung dieser Modelle anhand von Metriken wie Präzision, Erinnerung, Genauigkeit und ROC-Kurve diskutiert. Das Kapitel schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse und ihrer Auswirkungen auf Telekommunikationsunternehmen, die Kundenbindungsstrategien verbessern wollen.