Разработка методики применения методов машинного обучения для решения маркетинговых задач в телекоммуникационном бизнесе

Работа посвящена разработке методики применения методов машинного обучения для решения маркетинговых задач в телекоммуникационном бизнесе. В исследовании дается разъяснение актуальности проблемы в целом и необходимости существования подобного рода методик, в частности. В ходе выполнения основных стадий работы происходит решение ключевых задач, позволяющих достичь цели: разработать универсальную методику, позволяющую применять методы машинного обучения для решения разного рода маркетинговых задач в рамках телекоммуникационных компаний. Так, в ходе первой стадии исследования был проведен обзор доступных алгоритмов машинного обучения, а также инструментов, которые позволяют применять оптимальные методы машинного обучения. Также был проведен выбор оптимального программного обеспечения для построения модели с использованием экспертной системы поддержки принятия решений. В ходе второй стадии работы происходило проектирование и описание витрин данных, созданных для хранения информации о различных аспектах, связанных с жизнью абонента в рамках услуг телекоммуникационной компании. Также был продемонстрирован принцип отбора наиболее значимых предикторов для их последующего использования при разработке предиктивной модели. В ходе третьей стадии работы происходило проектирование предиктивной модели для решения одной из маркетинговых задач телекоммуникационного оператора – прогнозирования абонентов, склонных к приобретению дополнительных услуг. В рамках данного процесса было дано описание принципа обработки данных, формирования целевых метрик для оценки качества модели, а также подхода к подбору оптимальных параметров и интерпретации результатов. Все стадии проектирования и разработки основывались на актуальных сведениях из тематической литературы и других специализированных источников, а также были подкреплены иллюстрациями, скриншотами, таблицами и диаграммами.