Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng

Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.Dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ FiberVNN của VNPT Tây Ninh có nguy cơ rời mạng.

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - DƯƠNG MINH LÝ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ FIBERVNN CỦA VNPT TÂY NINH CÓ NGUY CƠ RỜI MẠNG ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - DƯƠNG MINH LÝ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG SỬ DỤNG DỊCH VỤ FIBERVNN CỦA VNPT TÂY NINH CÓ NGUY CƠ RỜI MẠNG CHUYÊN NGÀNH : HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.01.04 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VŨ ĐỨC LUNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Tôi xin cam đoan tất nội dung kết trình bày đề án thực tơi sau q trình nghiên cứu, phân tích đánh giá hướng dẫn trực tiếp Thầy PGS TS Vũ Đức Lung Tôi đảm bảo không chép hay biên soạn từ nguồn tài liệu khác mà không ghi rõ đề án Nếu có thơng tin thu thập từ nguồn khác, tơi trích dẫn rõ ràng tên tác giả, tên cơng trình, thời gian công bố Mọi chép không hợp lệ, vi phạm quy chế đào tạo tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm Tp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 08 năm 2023 Học viên thực đề án Dương Minh Lý LỜI CÁM ƠN Trong trình thực đề án này, nhận hỗ trợ giúp đỡ từ nhiều người Đầu tiên quan trọng nhất, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành đến Thầy PGS TS Vũ Đức Lung – người đồng hành giúp đỡ trình nghiên cứu phát triển đề án Sự hướng dẫn góp ý thầy tảng để tơi hồn thiện tốn dự báo khách hàng sử dụng dịch vụ viễn thơng có nguy rời mạng tương lai Tôi muốn cảm ơn đến Quý Thầy Cô Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng sở TP.HCM, giúp đỡ việc phát triển kỹ liên quan đến cơng nghệ thơng tin suốt q trình học tập học viện Cũng xin gửi lời cám ơn đến Viễn Thông Tây Ninh tạo điều kiện để tham gia học tập hỗ trợ vấn đề liên quan để hoàn thành đề án Cuối xin gửi lời cám ơn đến Cha Mẹ, gia đình, người thân, bạn bè đồng nghiệp quan tâm, ủng hộ suốt trình học tập cao học Tp Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 08 năm 2023 Học viên thực đề án Dương Minh Lý MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CÁM ƠN ii MỤC LỤC .iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT .v DANH SÁCH BẢNG vi DANH SÁCH HÌNH VẼ .vii MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài Tổng quan vấn đề cần nghiên cứu 3 Mục đích nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu .4 Phương pháp nghiên cứu Chương TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI .5 1.1 Giới thiệu 1.2 Các nghiên cứu nước 1.3 Các nghiên cứu nước 10 Chương CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 17 2.1 Kỹ thuật khai phá liệu phương pháp học máy 17 2.1.1 Kỹ thuật khai phá liệu .17 2.1.2 Phương pháp học máy 18 2.2 Tổng quan Azure Machine Learning phần mềm Weka 20 2.2.1 Azure Machine Learning 20 2.2.2 Phần mềm Weka 21 2.3 Một số thuật toán dự báo Azure Machine Learning .21 Chương PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO KHÁCH HÀNG CÓ NGUY CƠ RỜI MẠNG 26 3.1 Tổng quát thuật toán lựa chọn áp dụng vào mơ hình dự báo 26 3.2 Sơ đồ tổng quát hệ thống 27 Chương THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 35 4.1 Môi trường thực nghiệm 35 4.2 Bộ liệu thực nghiệm .35 4.3 Các bước xây dựng thực nghiệm mơ hình dự báo .37 4.4 Đánh giá kết .45 KẾT LUẬN 54 5.1 Kết đạt 54 5.2 Khó khăn hướng phát triển 55 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt SVM Support Vector Machine Thuật toán máy vectơ hỗ trợ KNN K-Nearest Neighbor Thuật toán K láng giềng gần RNN Recurrent Neural Network Thuật toán Mạng nơ-ron hồi quy DNN Deep Neural Networks Thuật toán Mạng nơ-ron nhân tạo FP False Positive Tỷ lệ sai dương FN False Negative Tỷ lệ sai âm TP True Positive Tỷ lệ dương TN True Negative Tỷ lệ âm AUC Area Under The Curve Mức độ phân loại mơ hình ACC Accurary Độ xác DANH SÁCH BẢNG Bảng 1.1: Chi phí phát triển khách hàng Bảng 1.2: Ý nghĩa số kỹ thuật áp dụng Bảng 1.3: Ý nghĩa thuộc tính áp dụng .7 Bảng 1.4: Kết dự đoán Bảng 1.5: Kết dự báo phương pháp phân lớp .11 Bảng 1.6: Mô tả trường liệu 13 Bảng 1.7: Kết dự báo mơ hình 14 Bảng 3.1: Danh sách đối tượng khách hàng 30 Bảng 3.2: Danh sách trạng thái hoạt động khách hàng 32 Bảng 3.3: Khởi tạo liệu 32 Bảng 4.1: Kết dự báo thuật toán .42 Bảng 4.2: Bảng đánh giá kết dự báo tháng 12/2022, 01/2023 51 Bảng 4.3: Bảng đánh giá kết dự báo tháng 01/2023, 02/2023 51 Bảng 4.4: Bảng đánh giá kết dự báo tháng 02/2023, 03/2023 51 Bảng 4.5: Bảng đánh giá kết dự báo tháng 03/2023, 04/2023 51 Bảng 4.6: Bảng đánh giá kết dự báo tháng 04/2023, 05/2023 52 DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Sơ đồ tổng qt bước xây dựng mơ hình huấn luyện Hình 1.2: Kết dự báo phương pháp phân lớp 11 Hình 1.3: Mơ hình dự báo khách hàng tiềm 13 Hình 1.4: Tiến trình thực mơ hình đề xuất 15 Hình 2.1: Các bước thực khai phá liệu 18 Hình 2.2: Các phương pháp học máy .19 Hình 3.1: Sơ đồ tổng quát bước xây dựng mơ hình huấn luyện 27 Hình 3.2: Xây dựng định 33 Hình 4.1: Mở tập liệu phần mềm WEKA .38 Hình 4.2: Biễu diễn giá trị thuộc tính tập liệu 38 Hình 4.3: Cấu hình biến để chuyển đổi liệu .39 Hình 4.4: Chuyển đổi kiểu liệu từ dạng số sang kiểu phân loại .40 Hình 4.5: Cấu hình biến để chuyển đổi liệu vùng giá trị 40 Hình 4.6: Chuyển đổi kiểu liệu từ dạng số liên tục sang vùng giá trị 41 Hình 4.7: Các module dùng xây dựng mơ hình Azure Machine Learning 44 Hình 4.8: Xây dựng mơ hình huấn luyện Azure Machine Learning .45 Hình 4.9: Kết mơ hình dự báo 45 Hình 4.10: Triển khai web services 46 Hình 4.11: Mơ hình dự báo xây dựng .46 Hình 4.12: Kiểm tra web services 47 Hình 4.13: Lựa chọn kiểu service để sinh code 47 Hình 4.14: Code tạo web services tích hợp vào ứng dụng khác 48 Hình 4.15: Triển khai Azure Machine Learning Web service Ondrive 48 Hình 4.16: Chọn Web service từ Azure Machine Learning 49 Hình 4.17: Nhập thông số cung cấp từ Azure Machine Learning 49 Hình 4.18: Nhập liệu dự báo 50 Hình 4.19: Kết dự báo 50 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Như biết, thị trường viễn thông gần vào giai đoạn bão hòa, khách hàng ngày đòi hỏi cao chất lượng dịch vụ Hơn nữa, khách hàng có nhiều lựa chọn có quyền chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ không hài lịng Mở rộng thị phần khó khăn khái niệm khách hàng phát triển dần thay đổi thành khách hàng chuyển từ nhà cung cấp dịch vụ khác chuyển sang Đối mặt với thách thức này, nhà cung cấp dịch vụ viễn thông đặt nhiệm vụ giữ chân khách hàng chế độ ưu tiên cao chí ưu tiên hàng đầu chi phí phải trả để có khách hàng thường cao nhiều so với chi phí bỏ để giữ chân khách hàng sử dụng Vậy vấn đề mấu chốt tập trung quản lý tập khách hàng có nguy rời mạng Có cách tiếp cận với việc quản lý khách hàng có nguy rời mạng: - Tiếp cận khơng có mục tiêu: Tăng chất lượng dịch vụ, liên tục cung cấp sản phẩm trội truyền thông rộng rãi để tăng hài lòng khách hàng sử dụng đồng thời thu hút khách hàng từ nhà cung cấp dịch vụ khác - Tiếp cận có mục tiêu: Xác định khách hàng có khả rời mạng, cung cấp cho họ chương trình khuyến riêng biệt, cải thiện chất lượng dịch vụ để tăng hài lòng giữ họ lại Cách tiếp cận có mục tiêu chia thành loại: bị động chủ động - Bị động: Đợi khách hàng khiếu nại, liên hệ hủy dịch vụ sau áp dụng chương trình khuyến để giữ họ lại - Chủ động: Các nhà cung cấp dịch vụ cố gắng xác định tập khách hàng có nguy rời mạng khoảng thời gian Sau tiếp cận khách hàng, tìm hiểu nguyên nhân đưa chương trình khuyến mãi, chăm sóc khách hàng đặc biệt để giữ khách hàng không rời mạng Phương pháp tiếp cận có ưu điểm nhược điểm sau: