Predikcija Odliva Korisnika Telekomunikacionih Operatora Primenom Mašinskog Učenja

Abstract

Kako bi prevenirao odliv korisnika, za telekomunikacionog operatora bilo bi korisno da sazna koji su to parametri koji najviše utiču na odlazak korisnika. Rad se bavi problemom predikcije budućeg odliva korisnika na osnovu istorijskih podataka u programskom jeziku Python. U cilju rešavanja ovog problema pronađen je odgovarajući, otvoreni skup podataka i izvršena istraživačka analiza podataka, kako bi se utvrdio stepen zavisnosti između svake nezavisne i zavisne varijable. Nezavisne varijable opisuju korisnika i servise koje je koristio, dok zavisna varijabla daje odgovor na pitanje: da li je korisnik do tog trenutka napustio operatora? Zatim su kreirani različiti klasifikacioni modeli mašinskog učenja korišćenjem nekih od algoritama implementiranih u Scikit-Learn biblioteci programskog jezika Python. Tačnost najboljih modela iznosila je preko 95%, što je za 10% više od tačnosti null modela, pa se može zaključiti da se predikacija odliva korisnika može uspešno vršiti korišćenjem mašinskog učenja, u programskom jeziku Python.