Titre :	PREDICTION DU RISQUE D’ATTRITION DES CLIENTS DANS LE SECTEUR DES TELECOMMUNICATIONS : METHODE PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (MACHINE LEARNING)
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Ousmane LOM, Auteur
Editeur :	Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique
Année de publication :	2025
Importance :	54 P.
Langues :	Français (fre)
Mots-clés :	Prédiction  Attrition  Apprentissage automatique  Télécommunication  Forêt aléatoire  Machine learning  Client  Churn  Risque  Python  Google Colab  LATEX  Informatique  Désabonnement  Client churn
Résumé :	Dans le secteur des télécommunications, l’attrition des clients ou churn représente un enjeu économique majeur, accentué par une concurrence accrue.Cette étude vise à prédire l’attrition à l’aide de techniques d’apprentissage automatique, afin de permettre aux entreprises d’identifier les clients à risque et de mettre en oeuvre des stratégies préventives ciblées. Le logiciel python a été utilisé dans l’environnement Google Colab pour le prétraitement des données, l’analyse exploratoire et l’implémentation des algorithmes, tandis que LATEX a servi à la rédaction scientifique. Le jeu de données comprend 21 variables (démographiques, contractuelles et de services) sur 7 043 clients. Les résultats issus des méthodes statistiques (tests de Khi-deux, Wilcoxon Mann- Whitney) et des modèles prédictifs (régression logistique, forêt aléatoire, SVM) révèlent que les variables durée d’abonnement, tenure, charges mensuelles,type de contrat et services annexes (sécurité en ligne, assistance technique) influencent significativement sur l’attrition (
Permalink :	https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2834

PREDICTION DU RISQUE D’ATTRITION DES CLIENTS DANS LE SECTEUR DES TELECOMMUNICATIONS : METHODE PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (MACHINE LEARNING) [texte imprimé] / Ousmane LOM, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, 2025 . - 54 P.
Langues : Français (fre)

Mots-clés :	Prédiction  Attrition  Apprentissage automatique  Télécommunication  Forêt aléatoire  Machine learning  Client  Churn  Risque  Python  Google Colab  LATEX  Informatique  Désabonnement  Client churn
Résumé :	Dans le secteur des télécommunications, l’attrition des clients ou churn représente un enjeu économique majeur, accentué par une concurrence accrue.Cette étude vise à prédire l’attrition à l’aide de techniques d’apprentissage automatique, afin de permettre aux entreprises d’identifier les clients à risque et de mettre en oeuvre des stratégies préventives ciblées. Le logiciel python a été utilisé dans l’environnement Google Colab pour le prétraitement des données, l’analyse exploratoire et l’implémentation des algorithmes, tandis que LATEX a servi à la rédaction scientifique. Le jeu de données comprend 21 variables (démographiques, contractuelles et de services) sur 7 043 clients. Les résultats issus des méthodes statistiques (tests de Khi-deux, Wilcoxon Mann- Whitney) et des modèles prédictifs (régression logistique, forêt aléatoire, SVM) révèlent que les variables durée d’abonnement, tenure, charges mensuelles,type de contrat et services annexes (sécurité en ligne, assistance technique) influencent significativement sur l’attrition (
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