![]() | Only 14 pages are availabe for public view |
Abstract الملخـــص العربــــي تعمل العديد من شركات الاتصالات الآن بسرعة في جميع أنحاء العالم. تطورت أعمال الاتصالات لتصبح صناعة رئيسية في البلدان المتقدمة. يتم إنشاء كمية هائلة من البيانات من خدمات وأدوات التجارة الإلكترونية. لقد أدركت الصناعات الكبيرة والصغيرة الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي لإدارة تيرابايت من البيانات الناتجة عن أجهزة الاستشعار والتطبيقات عبر الإنترنت وأنظمة الإدارة الصناعية. يعد ذلك ضروريًا لمواصلة النجاح في هذه البيئة الصعبة من خلال استخدام العديد من البدائل. تواجه صناعة الاتصالات انخفاضًا كبيرًا في الربحية بسبب المنافسة المتزايدة بين المشغلين وفقدان العملاء. علاوة على ذلك، فإن الغرض من هذه الدراسة هو إنشاء نموذج مقترح وتطبيقه للتنبؤ بالعملاء المضطربين وتوقفهم عن الاشتراك بالخدمات الشركة. سيتم تقييم المعلومات المقدمة في هذه الدراسة لتحديد ما إذا كانت المتغيرات المحددة تتعلق بالتنبؤ بالتقلب. ستتم مراجعة كمية المتغيرات المكتسبة، وسيتم تحسين نظام الخدمة المقدمة. من الناحية التطبيقية، تهدف هذه الدراسة أيضًا إلى تقليل العملاء غير المشتركين بخدمات الشركة، والتكلفة الإجمالية لهؤلاء العملاء، ومقدار الدخل الذي يمكن منعه للموظفين ما لم يقوموا بتحسين مراقبة انشقاق العملاء. بعد دوران العملاء، ستقرر لجنة كيفية توفير طرق الصيانة. وبناءً على ما تقدم، فإن هذا الموضوع بات واحدًا من أهم الموضوعات الرئيسية ذات الاهتمام الأكبر ، فإن الهدف من هذه الدراسة هو تقديم مساهمة جديدة من خلال دمج التقنية الإحصائية المنظورية لبيانات المعالجة المسبقة مع خوارزميات تعلم مجموعة التصويت المتوسطة المرجحة للتنبؤ بخسارة العملاء ومقارنة أداء تنبؤاتهم بالطرق المعمول بها. ونظرًا لأهمية ما سبق تتمثل المساهمة الرئيسية لهذا العمل في تطبيق ثلاث طبقات من هذه النماذج المدمجة على مشكلة التصويت الصعب لدينا. تتمثل فكرة مصنف التصويت في الجمع بين العديد من مصنفات التعلم الآلي واستخدام نوع من معلمات التصويت لتحديد فئة آداب السلوك. يمكن للمصنف لهذا النوع من التصنيف أن يعوض عن أوجه القصور الفردية للمصنفات. وهذا يعني أنه يتم تعيين وزن لكل مصنف، ويتم اختيار علامة الفئة ذات أكبر متوسط وزن كعلامة فئة الحصول على النتيجة النهائية. ومن أجل تحقيق هذا الهدف تم تنظيم الرسالة على النحو التالي لأبوبها: الباب الأول: يحتوي على مقدمة عن موضوع الدراسة والهدف من الدراسة وسرد لعدد من الدراسات السابقة في الموضوع محل الدراسة. الباب الثاني: يقدم عرض واسع النطاق لأساسيات علم البيانات كمعنى علم البيانات، أهمية علم البيانات، التكامل متعدد التخصصات لعلم البيانات، الأهداف الرئيسية للذكاء الحسابي لعلم البيانات ودور علماء البيانات، معنى علم البيانات، دورة حياة علم البيانات، والعقبات التي تواجه علم البيانات، وأخيرا تعقيد التحليلات الإحصائية. الباب الثالث: يوضح آلية علم البيانات وتقنيات الإحصاء، فعالية الإحصاء في علم البيانات، أنواع البيانات، تسجيل البيانات، التحليلات التنبؤية بشكل عام والتحقق من صحة البيانات وتنظيفها. الباب الرابع: يقدم أطار مقترح جديد يدمج أفضل نهج الإحصائية مع خوارزميات التصنيف. استخدمت الطريقة المقترحة في الأصل مصنفات فردية، والتي يتم تقييم أدائها. يتم بعد ذلك استخدام مصنفات المجموعة جنبًا إلى جنب مع التجميع للحصول على أقصى قدر من ملاءمة التنبؤ. سيكون النموذج المقترح عبارة عن مزيج من مصنف التجميع والمجموعة مع الحد الأقصى للتنبؤ الموثوق به. الباب الخامس: يمثل التطبيق هذه الدراسة على مجموعات البيانات من مجموعات بيانات عينة الشركة الدولية IBM الخاصة بحركة عملاء الاتصالات السلكية واللاسلكية وطبقت النموذج المقترح عليها. الباب السادس: يمثل تلخيص وتوصيات لأهم النقاط بالرسالة وأخيراً بعض الاقتراحات لمزيد من الدراسات في نفس المجال. |