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dc.contributor.author |
-Ammar, Boudjelal Amina |
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dc.contributor.author |
Benchikh, Chaima. |
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dc.date.accessioned |
2022-04-19T11:17:17Z |
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dc.date.available |
2022-04-19T11:17:17Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.issn |
MM613 |
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dc.identifier.uri |
https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/2216 |
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dc.description.abstract |
Au cours de ces dernières années ,la prévision de l’attrition (churn) client dans
les industries de télécommunications est devenue un sujet de recherche
primordial. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont été appliques pour
prédire le désabonnement des clients et ont montré des performances
prometteuses par rapport aux méthodes traditionnelles. L’objectif de travail est
de réaliser un système de prédiction de l’attrition de client dans le secteur de
télécom en utilisant les arbre de décision , et réseaux de neurones artificielsin recent year , forecasting customer churn in the telecommunications industries
has become a major reseaech topic. Machine learning algorithms have been
applied to predict customer churn and have shown promising performance over
traditional methods. The objective of this work is to realize system for
predicting customer attrition in the telecom sector using decision trees, and
artificial neural networks. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université de Bordj Bou Arreridj |
en_US |
dc.subject |
Désabonnement des clients, prévision, télécommunication, arbre de décision, réseaux de neurones artificiels. |
en_US |
dc.title |
Prévision du désabonnement de clients dans le secteur de télécommunication |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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