Utilisation d’une méthode d’apprentissage supervisée pour la detection de l’attrition d’un client Djezzy.
| dc.contributor.author | Bouali Hakima Cylia | |
| dc.contributor.other | Dahmani Farida ép. Bouarab | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-28T10:26:46Z | |
| dc.date.available | 2021-02-28T10:26:46Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | 83 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | La perte de clientèle est un problème majeur des grandes entreprises en raison de son effet direct sur les revenus de celles-ci, en particulier dans le secteur de télécommunication. Les entreprises cherchent à mettre au point des moyens pour prédire l'attrition des clients. La principale contribution de notre travail est de développer un modèle de prévision du taux de désabonnement qui aide les opérateurs de télécommunications à prédire les clients les plus susceptibles de quitter. Pour développer un modèle performant répondant à cet effet, nous mettons en œuvre divers algorithmes d'apprentissage supervisé et choisissons le meilleur selon son taux de précision. | en |
| dc.identifier.citation | Conduite De Projets Informatiques | |
| dc.identifier.other | MAST.INF.14-19 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/12262 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Apprentissage automatique | en |
| dc.subject | Aprentissage supervisé | en |
| dc.subject | Prédiction de l'attrition des clients | en |
| dc.subject | Classification supervisée | en |
| dc.title | Utilisation d’une méthode d’apprentissage supervisée pour la detection de l’attrition d’un client Djezzy. | en |
| dc.type | Thesis | en |