title: Mobile operators clients segmentation based on Big Data models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тихонов Андрей Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пономарёв Артемий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ponomarev Artemii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Терехов Андрей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Terekhov Andrei Nikolаevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:14:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040323
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11992
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются проблемы и вопросы использования и интерпретации больших данных в коммерческих организациях на примере работы мобильного оператора. Рассматривается вопрос функционала big data, подхода к большим данным в зарубежной и российской практике. Делается акцент на решении конкретных задач в телекоммуникационной сфере, которые решаются с использованием имеющихся данных в информационных системах компании. Проанализированы характеристики клиентов компании, которые позволяют сформировать предиктивную модель оттока, проанализированы и построены популярные клиентские маршруты в заданные дни, которые позволяют оптимизировать рекламное размещение и повысить эффект от проводимых рекламных кампаний. Выявлены наиболее успешные кластеры для обеих задач. Сформулирован третий вид коммерческой задачи, который позволит решать проблемы с фродом в части обхода международного трафика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper observes general questions and variants of big data usage in commercial enterprises, particularly in telecommunications. The problem of big data functional is discussed, and the approach of this functional as well both abroad and in Russia. The author makes an accent on the certain problem of the cell operator, that can be solved with the help of data, the company has at its disposal. Special characteristics of clients are analyzed. They allow to build a predictive commercial model of churn. Also analyzed separate clients’ characteristics that allow to constructs most popular clients’ routes during given days to optimize advertising placement and increase the effect of advertisement campaigns. Most successful clusters are identified for both cases. The third type of a practical case was formulated, as well. This case allows to solve the fraud problem, when international calls traffic is bypassed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: телекоммуникации
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мобильная связь
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: маршруты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекламный охват
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отток
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вектор-машины
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: telecommunications
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mobile
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: routes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graph
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: advertisment coverage
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: churn
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: svm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Mobile operators clients segmentation based on Big Data models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сегментация пользователей мобильных операторов с помощью моделей Больших Данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11992/1/vkr.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,11 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Ponomarev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11992/2/reviewSV_otzyv_Ponomarev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,03 MB
resources.filename: reviewSV_recenziya_Ponomarev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11992/3/reviewSV_recenziya_Ponomarev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 482,07 kB