پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

در این پست داکیومنت پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین قرار داده شده است. ضرورت سرعت عمل در بازاریابی بر کسی پوشیده نیست. با پیشرفت جوامع و ایجاد کسب‌وکارهای دیجیتال، سیستم‌های قدیمی توانایی قابل‌توجهی برای جذب سرمایه و مشتری ندارند. یادگیری ماشین و سایر فناوری‌های پیشرفته، فرصت‌های جدیدی برای هزینه هوشمندانه بودجه‌های بازاریابی فراهم کرده است.

این فناوری‌های جدید به شرکت‌ها اجازه می‌دهند حجم زیادی از اطلاعات را در مدت‌زمان اندکی تحلیل کنند و هوشمندتر شوند. مدیریت داده‌های کلان و تحلیل کاربردی آن، یکی از ضرورت‌های هر کسب‌وکار است.

بازاریابی کارآمد، مخاطبان را به مشتریان دائمی تبدیل می‌کند. پیش‌بینی بازار ضرورت انکارناپذیری برای بازاریابی موفق است. در سال‌های گذشته در بسیاری از موارد، این پیش‌بینی با بررسی روند خریدهای مستمر انجام می‌شد. با ترکیب هوش مصنوعی و سیستم بازاریابی، مدیران قادر به تصمیم‌گیری بهتری خواهند بود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌صورت فراوانی هزینه تحقیق را کاهش می‌دهند و سرعت بسیار بیشتری نسبت به الگوهای میدانی دارند و بدین‌صورت صرفه‌جویی زیادی در وقت می‌شود.

الگوی مناسب راهنمای بسیار خوبی برای بازاریابان است تا بتواند با تکیه‌بر پاسخ مدل کامپیوتری با صراحت بیشتری نسبت به نوع موفقیت و شکست اظهارنظر نماید. در این تحقیق با استفاده از انواع روش‌ها و الگوریتم‌هایی بر روی یک مجموعه داده درصد تشخیص این نوع موفقیت‌ها را بررسی خواهیم کرد.

چکیده پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

بانکداری تلفنی یکی از راه‌های معمول برای افزایش موفقیت در سیستم بانکی است و شناسایی مشتریانی که احتمال بیشتری دارند به پیشنهادات جدید برای سرمایه‌گذاری پاسخ دهند، مسئله مهمی است. متمرکز کردن تعاملات با مشتریان از راه دور از طریق مرکز تماس عملیات فروش و سرمایه‌گذاری مشتریان را تسهیل می‌کند و ازلحاظ زمان و هزینه مقرون‌به‌صرفه است.

پیش‌بینی مشتریان مستعد از طریق مذاکره با استفاده از تلفن می‌تواند موفقیت بانکداری در جذب سرمایه را تضمین کند. در این میان سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری از فناوری اطلاعات برای حمایت از تصمیم‌گیری مدیریت استفاده می‌کنند؛ یعنی از داده‌ها و داده‌کاوی، برای حمایت از تصمیم‌گیری‌ها استفاده می‌کند.

مجموعه داده‌ای شامل اطلاعات مشتریانی که طی سال‌های ۲۰۰۸ تا ۲۰۱۳ برای سرمایه‌گذاری در بانک با آن‌ها تماس گرفته‌شده است؛ موجود می‌باشد که در دودسته بله و خیر طبقه‌بندی‌شده است. این دسته‌بندی مربوط به بررسی تمایل و ثبت‌نام افراد برای سپرده‌گذاری در بانک به‌صورت تلفنی است. هدف پیش‌بینی دقیق مشتریانی است که به سیستم بانکداری تلفنی اعتماد بیشتری دارند.

در این پایان‌نامه یک روش جدید برای پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی ارائه‌شده است که با استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان اقدام به انتخاب ویژگی‌های مؤثر نموده و با الگوریتم‌های یادگیری شبکه عصبی، درخت تصمیم، k همسایه نزدیک، نیوبیزین و ماشین بردار پشتیبان آن را دسته‌بندی می‌کند. الگوریتم کلونی مورچگان یک الگوریتم وابسته به هوش جمعی و بدون حافظه است.

این الگوریتم بهینه‌سازی با الگوبرداری از رفتار مورچه‌ها برای پیدا کردن غذا در یک سیستم مصنوعی در زمان گسسته طراحی شده است که در آن، فضای سیستم همان محدوده تعریف مسئله است. در این الگوریتم عناصر به‌عنوان یک‌راه حل فرض شده و کارایی آن‌ها با اندازه‌گیری تابع تناسب سنجیده می‌شود. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان داد دسته‌بندی با صحت و دقت بالای ۹۵ درصد انجام شده است.

مجموعه آموزشی پی استور در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارای فایل‌های آماده بسیاری است که می‌تواند یاری‌گر شما عزیزان در انواع تحقیقات آکادمیک باشید.

کلمات کلیدی: بازاریابی تلفنی، پیش‌بینی موفقیت، دسته‌بندی، یادگیری ماشین، کلونی مورچگان

فهرست مطالب پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

فصل اول: مقدمه و کلیات پژوهش

• مقدمه
• شرح مسئله
• ضرورت انجام تحقیق
• اهداف تحقیق
• روش تحقیق
• نوآوری‌های تحقیق
• ساختار پایان‌نامه

فصل دوم: مفاهیم پایه و مرور کارهای پیشین

• مقدمه
• ساختار کلی روش‌های تشخیص خودکار
• انتخاب ویژگی
• دسته‌بندی داده‌ها
  • روش نیوبیزین
  • روش ماشین بردار پشتیبان
  • روش k همسایه‌ی نزدیک
  • روش شبکه های عصبی
  • روش درخت تصمیم
• الگوریتم‌های تکاملی
  • الگوریتم ژنتیک
  • الگوریتم ازدحام ذرات
  • الگوریتم رقابت استعماری
  • الگوریتم کلونی زنبور (BCO)
  • الگوریتم کلونی مورچگان
    • ارزش‌دهی مورچه‌ها (مقداردهی اولیه دادن)
    • یافتن راه‌حل
    • بروز رسانی فرومون‌
• مرور کارهای قبلی
• جمع‌بندی فصل

فصل سوم: روش پیشنهادی

• مقدمه
• روش تحقیق
• جامعه آماری تحقیق
• انتخاب ویژگی‌های مؤثر
• جمع‌بندی فصل

فصل چهارم: ارزیابی نتایج

• مقدمه
• معیارهای ارزیابی
• آزمایش و ارزیابی مدل
  • نتایج حاصل از اجرای الگوریتم در سناریوی اول
  • نتایج حاصل از اجرای الگوریتم در سناریوی دوم
• جمع‌بندی فصل

فصل پنجم: نتیجه‌گیری و کارهای آتی در داکیومنت پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

• نتیجه گیری
• کارهای آتی
• منابع

درباره داکیومنت پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

داکیومنت پیش‌بینی موفقیت در بانکداری تلفنی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در ۷۸ صفحه در قالب word و pdf بصورت زیپ شده قابل دانلود می‌باشد. این اثر به صورت کامل و روان داکیومنت است و توسط کارشناسان پی استور بازنگری و تایید شده است. این اثر دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می‌‎‎باشد. برای دانلود آن ر ا خریداری فرمایید.

به محض خرید لینک دانلود اثر در دسترس خواهد بود. در صورت بروز هرگونه مشکل با واحد فروش پی استور تماس حاصل فرمایید. مجموعه آموزشی پی استور علاوه بر ترجمه و داکیومنت‌ها دارای فایل‌های آماده در موضوعات مختلف نیز می‌باشد که می‌توانید مشاهده کنید.