• churn analysis
• classificazione
• data mining
• decision tree
• random forest

Il progetto di tesi ha previsto la sperimentazione di due tecniche di classificazione per la churn analysis in un sistema di Grande Distribuzione Organizzata (GDO). La prima tecnica utilizzata è quella degli alberi decisionali (Decision Tree) mentre la seconda è quella delle random forest. Alla fine delle sperimentazioni condotte sono stati scelti i modelli migliori sviluppati tramite ciascun approccio ed è stato effettuato un confronto tra gli stessi in modo da selezionare il classificatore migliore per l'analisi in oggetto da parte del cliente finale della GDO.