- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Mục tiêu chính của bài luận "Nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng bằng mô hình RFM và thuật toán phân cụm K-means trong ngành bán lẻ trực tuyến" là tìm hiểu về mô hình RFM thuật toán phân cụm K-means, các phương pháp xác định số cụm tối ưu, các phương pháp đánh giá hiệu quả phân cụm và sau đó ứng dụng vào bài toán phân khúc khách hàng sử dụng...
60 p apd 27/06/2024 24 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Thuật toán phân cụm K-means, Chăm sóc khách hàng, Mô hình RFM
Khóa luận tốt nghiệp: Phân tích dữ liệu khách hàng rời bỏ dịch vụ viễn thông
Khóa luận gồm có 3 chương với những nội dung chính sau: Chương 1: Tổng quan về phương pháp khám phá dữ liệu (EDA) và học máy (Machine Learning); Chương 2: Cơ sở lý luận về phân tích khám phá dữ liệu khách hàng rời bỏ (EDA) dịch vụ viễn thông; Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá kết quả thực nghiệm.
68 p apd 27/06/2024 19 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Phân tích dữ liệu khách hàng, Rời bỏ dịch vụ viễn thông
Khóa luận Ứng dụng phân lớp dữ liệu trong xây dựng mô hình dự đoán mối quan tâm của khách hàng đối với bảo hiểm gồm có 3 chương với những nội dung chính sau:
56 p apd 27/06/2024 21 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Ứng dụng phân lớp dữ liệu, Mối quan tâm của khách hàng, Sản phẩm bảo hiểm
Khóa luận "Ứng dụng của Power BI để phân khúc khách hàng và định hướng chiến lược chăm sóc khách hàng tại Công ty TNHH dịch vụ khách sạn Anh Phát" gồm có 3 chương với những nội dung chính sau: Chương 1: Cơ sở lý thuyết giới thiệu về mô hình phân khúc khách hàng; Chương 2: Thực trạng phân khúc khách hàng và định hướng chiến lược chăm sóc khách...
69 p apd 27/06/2024 19 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Ứng dụng của Power BI, Phân khúc khách hàng, Định hướng chiến lược chăm sóc khách hàng
Khóa luận "Ứng dụng thuật toán KMeans để phân tích hành vi khách hàng nhằm hướng phân khúc khách hàng với bộ dữ liệu Online Retail" gồm có 3 chương với những nội dung chính sau: Chương 1: Cơ sở lý thuyết; Chương 2: Ứng dụng thuật toán K-Means để phân tích hành vi khách hàng dựa trên mô hình RFM; Chương 3: Kết luận và đề xuất chiến lược.
64 p apd 27/06/2024 18 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Ứng dụng thuật toán KMeans, Phân tích hành vi khách hàng, Bộ dữ liệu Online Retail
Khóa luận Ứng dụng phân lớp dữ liệu trong dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ tại Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Bất động sản An Gia gồm có 3 chương với những nội dung chính sau: Tìm hiểu và áp dụng các phương pháp phân lớp dữ liệu để dự đoán khách hàng có nguy cơ rồi bỏ dịch vụ bất động sản của doanh nghiệp; Nghiên cứu lý...
59 p apd 27/06/2024 20 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Phân lớp dữ liệu, Dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ
Khóa luận tốt nghiệp: Nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng bằng thuật toán RFM
Khóa luận "Nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng bằng thuật toán RFM" gồm có 3 chương với những nội dung chính sau: Chương 1: Cơ sở lý luận; Chương 2: Nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng bằng thuật toán RFM; Chương 3: Giải pháp nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng.
62 p apd 27/06/2024 20 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Chăm sóc khách hàng, Thuật toán RFM
Khóa luận "Ứng dụng mô hình phân lớp dữ liệu trong dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng" gồm có 3 chương với những nội dung chính sau: Chương 1: Tổng quan về phân tích dữ liệu và bài toán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng; Chương 2: Phân lớp dữ liệu và phương pháp xử lý dữ liệu mất cân bằng dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ;...
72 p apd 27/06/2024 18 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Mô hình phân lớp dữ liệu, ự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng
Khóa luận Ứng dụng học máy trong phân tích và dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ sàn thương mại điện tử gồm có 4 chương với những nội dung chính sau: Chương 1: Cơ sở lý thuyết về học máy và sàn thương mại điện tử; Chương 2: Giới thiệu về bài toán và các thuật toán được sử dụng trong dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ sàn thương mại...
83 p apd 27/06/2024 21 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Khóa luận tốt nghiệp K11, Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế, Kinh doanh số, Kinh tế số, Ứng dụng học máy, Dự đoán tỷ lệ khách hàng
Khóa luận "Ứng dụng ngôn ngữ python vào dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng" gồm có 3 chương sau: Chương 1: khái quát về lý thuyết chung; chương 2: bài toán ứng dụng dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ và thuật toán; chương 3: bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng.
90 p apd 08/06/2023 84 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Phân tích dữ liệu lớn trong Kinh tế, Kinh tế số, Dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng, Ứng dụng ngôn ngữ python
Khóa luận "Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ với khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Thăng Long" gồm 3 chương: Chương 1: Hệ thống hóa cơ sở lý luận và thực tiễn về xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp; Chương 2: Phân tích và đánh giá thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ...
142 p apd 08/06/2023 60 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Kinh tế dữ liệu, Phân tích dữ liệu lớn, Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, Khách hàng doanh nghiệp, Ngân hàng thương mại
Khóa luận Ứng dụng ngôn ngữ R trong phân tích hành vi khách hàng Starbucks gồm có 3 chương: Chương 1: cơ sở lý thuyết bài toán phân tích hành vi khách hàng, chương 2: xây dựng mô hình phân tích hành vi khách hàng, chương 3: thực nghiệm và đánh giá.
68 p apd 08/06/2023 38 0
Từ khóa: Khóa luận tốt nghiệp, Kinh tế dữ liệu, Ứng dụng ngôn ngữ R, Phân tích hành vi khách hàng
Đăng nhập