Taiwan avreglerade sina trådlösa telekommunikationstjänster 1997. Kraftig konkurrens följde, och churn management blir en viktig fokus för mobiloperatörer att behålla abonnenter genom att tillgodose sina behov under resursbegränsningar. En av utmaningarna är curner förutsägelse. Genom empirisk utvärdering jämför denna studie olika data mining tekniker som kan tilldela en "rättvishet-till-churn" poäng regelbundet till varje abonnent av en mobil operatör. Resultaten indikerar att både beslut träd och neurala nätverk tekniker kan leverera exakt churn förutsägelse modeller genom att använda kundernas demografi, faktureringsinformation, kontrakt / tjänst status, samtal detaljer register, och service förändring log. q ska tillämpas från och med den 1 januari 2016 till och med den 31 december 2018.
Slutligen i REF, författare förklarar hur både beslut träd och neurala nätverk tekniker kan leverera korrekt churn förutsägelse modeller genom att använda olika datamängder.
Applying Data Mining to Telecom Churn Management.
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}