Досліджено проблему відтоку клієнтів телекомунікаційних компаній: закордонних та українських. Визначено, що доречним є використання компаніями інформаційних систем, які дають можливість спрогнозувати поведінку користувача послуг та попередити компанію у разі наявності ризиків. Встановлено, що закордонні компанії більш прогресивні щодо досліджень та утримання клієнтів. В українських компаніях інструменти дослідження неструктурованих даних є застарілими. З метою розширення інструментарію українських компаній проаналізовано напрацювання закордонних науковців. У процесі оброблення великої кількості інформації для побудови короткота середньострокових прогнозів поведінки споживачів доречним є вироблення моделей поведінки користувачів та використання методів машинного навчання. Обгрунтовано, що науковці надають перевагу методу випадкового лісу. Проаналізовано методи машинного навчання: сформульовано їх переваги та недоліки. Досліджено характеристики методу випадкового лісу. Визначено, що подальшими удосконаленнями в даній сфері можуть бути композиції алгоритмів. Досліджено метод композиції алгоритмів - бустинг. Розкрито його переваги та недоліки, а також особливості даного методу. Визначено етапи побудови моделі для створення прогнозу. На основі проаналізованої літератури щодо відтоку користувачів окреслено пропозиції, які можуть зменшити скорочення їх кількості. Запропоновано пріоритетні напрямки подальших досліджень, що стосуються оптимізаційних задач методів машинного навчання, зокрема в умовах невизначених факторів.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Жебка Вікторія Вікторівна (технічні науки)
• Жебка Валентин Володимирович (економічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"