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1.
Cross-Company Churn Prediction (CCCP) is a domain of research where one company (target) is lacking enough data and can use data from another company (source) to predict customer churn successfully. To support CCCP, the cross-company data is usually transformed to a set of similar normal distribution of target company data prior to building a CCCP model. However, it is still unclear which data transformation method is most effective in CCCP. Also, the impact of data transformation methods on CCCP model performance using different classifiers have not been comprehensively explored in the telecommunication sector. In this study, we devised a model for CCCP using data transformation methods (i.e., log, z-score, rank and box-cox) and presented not only an extensive comparison to validate the impact of these transformation methods in CCCP, but also evaluated the performance of underlying baseline classifiers (i.e., Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbour (KNN), Gradient Boosted Tree (GBT), Single Rule Induction (SRI) and Deep learner Neural net (DP)) for customer churn prediction in telecommunication sector using the above mentioned data transformation methods. We performed experiments on publicly available datasets related to the telecommunication sector. The results demonstrated that most of the data transformation methods (e.g., log, rank, and box-cox) improve the performance of CCCP significantly. However, the Z-Score data transformation method could not achieve better results as compared to the rest of the data transformation methods in this study. Moreover, it is also investigated that the CCCP model based on NB outperform on transformed data and DP, KNN and GBT performed on the average, while SRI classifier did not show significant results in term of the commonly used evaluation measures (i.e., probability of detection, probability of false alarm, area under the curve and g-mean). 相似文献
2.
Digital Module 05: Diagnostic Measurement—The G‐DINA Framework https://ncme.elevate.commpartners.com
In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback. 相似文献
3.
体育教育专业必修课<体操>教材整体框架设计 总被引:8,自引:3,他引:5
吴维铭 《北京体育大学学报》2003,26(6):811-813
通过对体操课程目标的再认识和选择教材内容的价值取向背景分析,根据教材整体框架由理论层面到操作层面,再到实践层面的逻辑递进思路,将体操教材整体框架设计为:体操基础理论篇,体操练习方法篇和体操教学指导篇,依据体操课程的基本教学内容相应地填充10章节教材内容。 相似文献
4.
孙华祥 《湖北广播电视大学学报》2004,21(1):120-121
由于税法规定固定资产减值准备不得在税前扣除,引起了时间的差异,从而导致不同的会计处理方法。 相似文献
5.
本文详细介绍了在Visual Foxpro6.O中编制的MGl1.PRG计算程序及其运行方法。 相似文献
6.
中国科学计量指标数据库的设计与实现 总被引:5,自引:1,他引:4
吴振新 《现代图书情报技术》2001,17(1):68-70
简单介绍了中国科学计量指标数据库, 详细阐述了如何进行数据分析和系统设计, 以及指标数据库的功能实现。 相似文献
7.
齐建芳 《北京教育学院学报》2005,19(4):66-69
挪威学前教育的《日间护养机构的框架计划》对于我国《幼儿园教育指导纲要(试行)》的解读和贯彻实施具有重要的借鉴意义。该框架计划可分为三个主要的部分:第一部分是“总论”,提出了日间护养机构的工作目标和基本原则。第二部分是“内容——学习和体验的领域”。第三部分是关于“计划的运用”。本文重点讨论了第二部分,即日间护养机构的工作内容。在此基础上,本文提出了该框架计划的启示意义。 相似文献
8.
运动员人力资本投资风险及其分析的理论框架 总被引:1,自引:0,他引:1
从运动员人力资本投资风险的概念入手,根据运动员职业过程和人力资本投资的特征,将运动员人力资本投资风险分为职业选择阶段的风险、成长阶段的风险和再就业阶段风险。同时以人力资本理论、人力资本投资风险理论和失业理论为基础,针对运动员人力资本投资风险问题的共性和个性构建了分析风险问题的理论框架,为进一步分析和解决运动员人力资本投资风险问题奠定了基础。 相似文献
9.
数据挖掘在数字图书馆中的应用 总被引:15,自引:0,他引:15
王艳 《现代图书情报技术》2002,18(5):8-10
在描述数据挖掘技术与方法基础之上,探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。 相似文献
10.
高校体育课程设置的改革构想 总被引:27,自引:2,他引:25
高校体育课程设置的改革,应根据高校体育的特点,找准高校体育教学以终身体育、健康教育为主导思想的切入点,全方位、多层次地进行。从7个方面论述了高校体育课程设置的改革构想。 相似文献