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Tesi etd-02242016-095317


Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
ROSSI, DAVIDE
URN
etd-02242016-095317
Title
CHURN ANALYSIS IN UN SISTEMA GDO TRAMITE DECISION TREE E RANDOM FOREST
Struttura
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA PER L'ECONOMIA E PER L'AZIENDA (BUSINESS INFORMATICS)
Supervisors
relatore Prof. Venturini, Rossano
Parole chiave
  • data mining
  • classificazione
  • decision tree
  • random forest
  • churn analysis
Data inizio appello
11/03/2016;
Consultabilità
Completa
Riassunto analitico
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.
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