Análise de técnicas de classificação para a análise de retenção de clientes
| dc.contributor.advisor | Savio, Luciano | |
| dc.contributor.author | Rodrigues, Jaderson | |
| dc.coverage.spatial | Tubarão - SC | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-12-23T13:15:15Z | |
| dc.date.available | 2021-12-23T13:15:15Z | |
| dc.date.issued | 2021-12-14 | |
| dc.description.abstract | Evitar a perda de clientes é muito importante para as empresas, e um modo de identificar isso é analisando suas bases de dados para descobrir por que alguns deles decidiram deixar de usar os seus serviços. O objetivo desse trabalho foi compara técnicas de mineração de dados para identificar qual a melhor em analisar a perda de clientes, com essa análise é possível prever quais clientes tem mais chances de desistir dos serviços dessa empresa. Ao longo do tempo muitos dados ficam acumulados sem que sejam usados para algo útil, com mineração de dados é possível encontrar informações úteis que antes não podiam ser percebidas e que podem ser utilizadas para identificar o motivo da perda de clientes. | pt |
| dc.format.extent | 13 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/20720 | |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.rights | Atribuição 3.0 Brasil | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | |
| dc.subject | Mineração de dados | pt_BR |
| dc.subject | Software Weka | pt_BR |
| dc.subject | Churn | pt_BR |
| dc.subject | Big Data | pt_BR |
| dc.title | Análise de técnicas de classificação para a análise de retenção de clientes | pt_BR |
| dc.type | Artigo Científico | pt_BR |
| local.author.curso | Ciência da Computação | pt_BR |
| local.author.unidade | UNISUL / Tubarão | pt_BR |
| local.dateissued.semester | 2 | pt_BR |
| local.rights.policy | Acesso aberto | pt_BR |
| local.subject.area | Ciências Exatas e da Terra | pt_BR |
| local.subject.areaanima | TI & Computação | pt_BR |
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