Customer churn in a telecomunications company

Thesis title: Customer churn in a telecomunications company
Author: Zima, Marek
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Vencovský, Filip
Opponents: Zimmermann, Pavel
Thesis language: English
Abstract:
The main business case is to prevent customers from stopping using telecommunication services by going to the competition. So called customer churn is a variable we are trying to estimate in order to reach this goal. Such prediction is going to be estimated by using machine learning algorithms and data provided by specific telecommunication company. Due to the privacy protection and customer privacy all data available to the reader are going to be anonymized. Cooperation with telecommunications company management is a key to the successful implementation.
Keywords: telecommunications; artificial intelligence; churn; machine learning; python
Thesis title: Customer churn in a telecomunications company
Author: Zima, Marek
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Vencovský, Filip
Opponents: Zimmermann, Pavel
Thesis language: English
Abstract:
Cílem této práce je vytvoření nástroje k omezení ztráty zákazníků telekomunikační společnosti jejich odchodem ke konkurenci. Takzvaný odliv zákazníků je odhadovaná proměnná k dosažení tohoto cíle. Tato predikce bude stanovena pomocí algoritmů strojového učení a dat poskytnutých telekomunikační společností. Kvůli ochraně dat společnosti a soukromí zákazníků budou všechna dostupná data anonymizována. Spolupráce s vedením telekomunikační společnosti je podmínkou úspěšné implementace.
Keywords: telekomunikace; strojové učení; python; umělá inteligence; odliv zákazníků

Information about study

Study programme: Data & Analytics for Business Management
Type of study programme: Celoživotní vzdělávání studijní program
Assigned degree: MBA
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 1. 5. 2023
Date of submission: 17. 12. 2023
Date of defense: 26. 2. 2024
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/86726/podrobnosti

Files for download

    Last update: