tailieunhanh - Phân lớp khách hàng dựa trên hành vi, sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu

Bài viết tập trung vào vấn đề phân lớp khách hàng, từ đó hỗ trợ tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng bằng phương pháp cây quyết định Decision Tree J48, Naïve Bayes Classification và rừng ngẫu nhiên Random Forest. | TNU Journal of Science and Technology 226 16 134 - 141 CLASSIFICATION OF CUSTOMERS BASED ON BEHAVIOR USING DATA MINING TECHNIQUES Tran Thi Xuan1 Nguyen Van Nui2 1TNU - University of Economics and Business Administration 2TNU - University of Information and Communication Technology THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Received 08 9 2021 Data mining DM is a popular technique and has been used to extract useful information from existing data thereby assisting in Revised 09 11 2021 making decisions that benefit the future. In this paper the authors Published 10 11 2021 focus on the problem of customer classification thereby helping to find a group of potential customers using Decision Tree J48 Naïve TỪ KHÓA Bayes Classification and Random Forest. The results show that the model based on the Decision Tree gives highest accuracy and Customer classification feasibility in predicting customer behavior. This result is expected to Data mining be an effective suggestion for an approach that can effectively help CMR researchers related to finding a group of potential customers in the banking field. Naïve Bayes Classification Decision Tree Random Forest PHÂN LỚP KHÁCH HÀNG DỰA TRÊN HÀNH VI SỬ DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU Trần Thị Xuân1 Nguyễn Văn Núi2 1Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh ĐH Thái Nguyên 2Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông ĐH Thái Nguyên ARTICLE INFO ABSTRACT Ngày nhận bài 08 9 2021 Khai phá dữ liệu là một kỹ thuật phổ biến được sử dụng để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu đã có từ đó hỗ trợ ra các quyết định có lợi Ngày hoàn thiện 09 11 2021 cho tương lai. Trong bài báo này nhóm tác giả tập trung vào vấn đề Ngày đăng 10 11 2021 phân lớp khách hàng từ đó hỗ trợ tìm ra nhóm khách hàng tiềm năng bằng phương pháp cây quyết định Decision Tree J48 Naïve Bayes KEYWORDS Classification và rừng ngẫu nhiên Random Forest. Kết quả cho thấy mô hình dựa trên thuật toán cây quyết định cho độ chính xác cao nhất Phân lớp khách hàng có tính khả thi cao .

crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.