ОПТИМІЗАЦІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ВЕЛИКИХ ДАНИХ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНОЇ КОМПАНІЇ
Анотація
SOFTWARE OPTIMIZATION FOR TELECOMMUNICATION COMPANY BIG DATA ANALYSIS
Using optimal architecture development for software that created using python programming language, we have shown the solution of one of the Big data analysis problem for telecommunication company churn prediction.
We have shown decision-making system creation with flexible modular structure and with software development time and resource costs optimizationПосилання
Telco Customer Churn data set, https://www.іbm.com/communіtіes/analytіcs/watson-
analytіcs-blog/predіctіve-іnsіghts-іn-the-telco-customer-churn-data-set/.
Machіne Learnіng Reposіtory, http://archіve.іcs.ucі.edu/ml/?cm_mc_uіd=15134185542514827482720&cm_mc_sіd_
=1485174656.
Автоматическое построение числовых прогнозов / [Лавренюк С.И., Перевозчикова О.Л., Тульчинский В.Г., Харченко А.В.]//Компьютерная математика.–2010.–№ 2. – С. 52–61.
Лавренюк А.Н., Лавренюк С.И., Назаренко Е.В. Подход к оптимизации программы обработки больших объемов сейсмических данных на примере 3D миграции дуплексных волн//Компьютерная математика., сборн. научн. трудов–2014 №1–P. 69-75.
Лавренюк M., Новіков О. Технологія глибинного навчання для великих об’ємів даних // Аерокосмічні спостереження в інтересах сталого розвитку та безпеки, GEO-UA 2016.
Новіков О., Шелестов А., Лавренюк M. Розробка методів машинного навчання в проекті Google Earth Engіne // Аерокосмічні спостереження в інтересах сталого розвитку та безпеки, GEO-UA 2016. — 2016.— P. 20-21.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2017 Алла Миколаївна Лавренюк, Сергій Іванович Лавренюк, Петро Григорович Тульчинський
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who submit to this conference agree to the following terms:a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.