在数字化时代,CRISP-Data Mining和预测分析已成为处理大数据的重要工具。大数据的特征在于三个重要因素——容量、速度和可变性。讨论了用于数据挖掘的CRISP-DM和机器学习算法,这些算法能够开发预测模型并帮助管理决策。另一方面,讨论了电信行业的流失预测,这对于保留有价值的客户非常重要。借助流行的机器学习算法,例如决策树、聚类、神经网络、关联分析、支持向量机C5.0算法技术等,用于确定电信行业的客户流失率。研究结果表明,最常见的机器学习算法是决策树、神经网络和回归,它们被有效和高效地用于预测电信行业的客户流失。
整合数据挖掘与预测分析的协作管理决策方法研究论文
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