Attrition analysis using machine learning methods
| Thesis title: | Attrition analýza pomocí metod strojového učení |
|---|---|
| Author: | Oleynik, Mariya |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Frýd, Lukáš |
| Opponents: | Čížek, Ondřej |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Customer attrition se zabývá analýzou chování odcházejících klientů. Cílem bakalářské práce je analýza a predikce spotřebitelského chování klientů u jejich běžných bankovních účtů pomocí standartních ekonometrických nástrojů a dále pomocí metod strojového učení. Jako standartní ekonometrický model byl využit model logistické regrese. Ze skupiny metod strojového učení byl zvolen zobecněný aditivní model (GAM). GAM byl schopen zachytit nelinearitu v proměnných, která byla odvozená pomocí testu ANOVA pro neparametrické efekty a pomocí grafického zobrazení závislosti odchodu klienta na jednotlivých proměnných. Ve výsledku bylo prokázáno, že GAM poskytuje lepší predikční schopnost odchodu klienta než model logistické regrese. |
| Keywords: | zobecněný aditivní model; ztráta klienta; predikce; logistický model; transakce |
| Thesis title: | Attrition analysis using machine learning methods |
|---|---|
| Author: | Oleynik, Mariya |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Frýd, Lukáš |
| Opponents: | Čížek, Ondřej |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Customer attrition deals with analysis of the loss of clients. The aim of the bachelor thesis is to analyse and predict consumer behaviour of clients in their current bank accounts using standard econometric tools and also using machine learning methods. The model of logistic regression was used as a standard econometric model. A generalized additive model (GAM) was chosen from the group of machine learning methods. GAM was able to reveal nonlinearity in variables using the ANOVA test for nonparametric effects and graphical depiction of customer attrition dependence on individual variables. As a result, GAM provides better prediction performance of customer attrition than the logistic regression model. |
| Keywords: | generalized additive model; loss of client; logistic model; prediction; transaction |
Information about study
| Study programme: | Kvantitativní metody v ekonomice/Matematické metody v ekonomii |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Econometrics |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 7. 5. 2018 |
|---|---|
| Date of submission: | 25. 5. 2018 |
| Date of defense: | 21. 6. 2018 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/65950/podrobnosti |