Early Glover Churn
L’anàlisi del churn es pot entendre com un problema per predir i comprendre l’abandonament de l’ús d’un producte o servei. Diferents indústries, des de l’entreteniment fins a financeres, passant per proveïdors de cloud fan ús de plataformes digitals on els usuaris accedeixen als seus productes o ser...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya) |
| Repositorio: | Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya |
| OAI Identifier: | oai:recercat.cat:20.500.14342/2801 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.14342/2801 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Xarxes neuronals (Informàtica) -- TFM 004 62 |
| Sumario: | L’anàlisi del churn es pot entendre com un problema per predir i comprendre l’abandonament de l’ús d’un producte o servei. Diferents indústries, des de l’entreteniment fins a financeres, passant per proveïdors de cloud fan ús de plataformes digitals on els usuaris accedeixen als seus productes o serveis. L’ús d’aquestes plataformes condueix a deixar rastres de conducta. Aquests rastres es poden extreure per comprendre’ls millor, millorar el producte o servei i per predir el churn. En aquesta tesis, realitzarem l’anàlisi del churn sobre les dades reals dels repartidors (glovers) de l’empresa de food delivery Glovo, amb senyals com el comportament d’aquests a l’hora de repartir les ordres, comunicacions o ingressos. Després de fer el corresponent preprocessament de dades comparem un decision tree, un random forest, un gradient boosting, un XGBoost i addicionalment una xarxa neuronal per a la predicció de churn dels glovers. Hem trobat que tots els models excloent el decision tree tenen un rendiment similar, d’aquests el random forest aconsegueix un rendiment lleugerament superior als altres. |
|---|