• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Predicting customer churn based on changes in their behavior patterns
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Predicting customer churn based on changes in their behavior patterns

Business Informatics. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 7–17.
Yury A. Zelenkov, Angelina S. Suchkova
Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: predictive analyticscustomer churncustomer churn predictionRFM modelRFM model extensioncustomer behavior patterns
Похожие публикации
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
The interplay of objective fat content and subjective fat perception in determining consumer acceptance of bovine milk
Семенова Д. В., Радыгина А. А., Зарипова Ю. О. и др., Nutrition and Food Science 2026 P. 1–13
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Размышления о спасении тонущего ребёнка: эффективный альтруизм и социальные институты
Балашов Д. В., Антиномии 2026 Т. 26 № 1 С. 27–48
Движение эффективного альтруизма, набравшее популярность в начале XXI в., является одной из новых форм философии утилитаризма, оказавшей сильное влияние на англо-американскую философию в XIX–XX вв. Одним из отличительных признаков эффективного альтруизма является его практическая ориентированность. Движение позиционирует себя как то, что способно оказать влияние на окружающий мир и изменить его к лучшему. Для этого требуется ...
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Игры на сетях с линейным наилучшим ответом: модели и методы управления
Петров И. В., Автоматика и телемеханика 2026 № 6 С. 82–118
Системам связанных агентов и сетевому управлению посвящено большое число отечественных и зарубежных исследований. Исторически, наибольший интерес в теории управления возникал к усредняющим системам и, в частности, к задаче консенсуса. Однако сетевое взаимодействие может характеризоваться более специфическими функциями, отражающими зависимость от действий соседей по сети, что особенно явно проявляется в моделях стратегического взаимодействия на сети, которое ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
The Hidden Signals in Corporate Ribbon-Cutting Ceremonies
Гурков И. Б., Paulas R., Pacific Standard (USA) 2017
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Социально-экономическая география зарубежных стран: материалы к курсу. Часть 1. Основные концепции региональной наук
Замятина Н. Ю., Русаков Д. С., Вдовкин Е. И., Издательские решения, 2022.
Десятилетиями социально‑экономическая география зарубежных стран представляла собой по большей части сбор данных о размещении отраслей хозяйства — с довольно слабой концептуальной базой соответствующих процессов. Это не удивительно, если вспомнить, что отечественная экономическая география занималась размещением хозяйства в условиях социализма. Сама возможность применения отечественных концепций к «зарубежным капиталистическим странам» вызывала жаркие споры в профессиональной среде отечественных экономгеографов — многие представители старшего поколения помнят, как ломались копья в дискуссии о том, например, возможны ли территориально‑производственные комплексы в условиях капитализма. Между тем параллельно в «зарубежных капиталистических странах» формировались целые группы научных школ в сфере изучения размещения хозяйства и регионального развития, зачастую на стыке региональной экономики и собственно экономической географии (за рубежом всё чаще используется обобщающее наименование — региональная наука, или региональные исследования: regional science/regional studies). Анализируя экономико‑географические проблемы зарубежных стран, современные исследователи используют широкий набор понятий, сложившихся в последние примерно три десятилетия, и пока ещё, к сожалению, довольно слабо знакомых отечественным географам (от «перетоков знания» до «тройной спирали»). Часть зарубежных разработок — вроде теории кластерного развития — вошли и в отечественную науку; однако нередко зарубежные концепции используются в несколько суженной и искажённой трактовке (как правило, в силу инерции парадигм мышления, чуждых используемым концепциям). Зачастую исследователи, наоборот, не видят потенциал применения тех или иных концепций на нетрадиционном материале. Институт регионального консалтинга (ИРК), в котором начинали свой путь в профессиональную аналитику уже десятки выпускников кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ, принял решение способствовать овладению актуальными концепциями в сфере региональной науки как студентами указанной кафедры, так и всеми российскими исследователями в сфере экономической географии и регионального развития. При финансовой и организационной поддержке ИРК уже подготовлена серия учебных пособий «Институт регионального консалтинга — студентам». Ранее вышедшее пособие «Эволюционное страноведение: материалы к курсу. Часть 1. Смета траектории регионального и странового развития: разбор примеров» призвано продемонстрировать спектр возможностей применения актуальных концепций региональной науки в страноведении и анализе развития отдельных регионов России и зарубежных стран (в 2022 году подготовлено второе издание пособия, исправленное и дополненное). Для нового пособия по социально‑экономической географии зарубежных стран отобраны ключевые (на взгляд редактора) направления, необходимые современному специалисту для понимания развития мировой региональной науки. В абсолютном большинстве это концепции актуальной экономической географии; кроме того, добавлены экономические понятия, без знания которых затруднено понимание мейнстрима региональной науки (так, например, тема убывающей и возрастающей отдачи является ключевой для понимания направления так называемой «новой экономической географии» в экономике), а также системы популярных прикладных мер в региональном развитии («новая промышленная политика», понятие «зависимости от колеи» и др.). Разумеется, это не исчерпывающий спектр концепций и подходов экономической географии (не говоря уже о том, что в пособии совсем не затронуты концепции социальной и других направлений общественной географии); работа над подготовкой новых материалов продолжается. Появлению пособия в немалой степени поспособствовал труд магистранта кафедры социально‑экономической географии зарубежных стран географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова Фёдора Чернецкого в рамках прохождения производственной практики в Институте регионального консалтинга. Авторами разделов стали студенты указанной кафедры. В ходе практической части курса «Социально‑экономическая география зарубежных стран» они выполняли задание не только тщательно описывать методологический контекст и суть той или иной концепции, но и продемонстрировать её работу на конкретном примере — российском или зарубежном. Разработка задания и общая редакция проведена Надеждой Замятиной, их преподавателем и одновременно заместителем директора Института регионального консалтинга. Коллектив авторов надеется, что представленные материалы будут полезны как студентам, специализирующимся в области социально‑экономической географии и смежных дисциплин, так и всем, чья профессиональная деятельность связана с анализом и планированием пространственного развития экономики, регионального развития, государственным и муниципальным управлением и т. п. ...
Добавлено: 9 мая 2026 г.
Международный транспортный коридор «Север – Юг» в условиях переориентации торговых потоков РФ в страны Глобального Юга
Дегтерева Е. А., Бирюкова О. В., Сабанцев А. И., Вестник МГИМО Университета 2026 Т. 19 № 2 С. 149–171
В условиях структурной трансформации внешней торговли России МТК «Север – Юг» выступает потенциальным инструментом для переориентации торговых потоков. Однако существует проблема разрыва между декларируемым потенциалом маршрута и его реальной грузовой базой, обеспечение которой ограничивается как инфраструктурными («жёсткими»), так и нефизическими («мягкими») барьерами МТК. Целью исследования является систематизация барьеров развития МТК «Север – Юг» на основе анализа торгового ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Caspian Pipeline Consortium Equipment Monitoring System
Белов А. В., Irina V. Arutyunova, , in: Proceedings of the 2025 INTERNATIONAL CONFERENCE "QUALITY MANAGEMENT, DIGITAL SECURITY, INFORMATION TECHNOLOGIES" (2025 QM&DS&IT).: IEEE, 2025. P. 169–173.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Enhancing the Effectiveness of Management Decisions in Public Transport through Multi-Agent Technologies
Трофимов С. И., Ymer 2025 Vol. 24 No. 11 P. 1–18
Добавлено: 24 января 2026 г.
Optimization of business processes using artifical intelligence-based automated control systems
D. Pshychenko, Вестник Воронежского института высоких технологий 2024 Vol. 18 No. 3 Article 14
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Evaluation of the effectiveness of implementing AI-based CRM systems
Пшиченко Д. В., Инновационная наука 2024 No. 7-2 P. 40–45
Добавлено: 10 марта 2025 г.
The use of predictive modeling for assessing college readiness
Bryer J., Ахмеджанова Д. Р., Andrade H. и др., , in: Enhancing Effective Instruction and Learning Using Assessment Data.: Information Age Publishing Inc., 2022. Ch. 5 P. 83–108.
Добавлено: 31 октября 2022 г.
Application of Predictive Analytics to Sales Planning Business Process of FMCG Company
Panvlyuchenko, K., Panfilov, P., , in: MEDES '21: Proceedings of the 13th International Conference on Management of Digital EcoSystems.: NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 167–170.
Добавлено: 15 января 2022 г.
Predictive analytics of digital conflicts: a neural network approach
Харламов А. А., Pilgun M., , in: XII Международная научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2020". Сборник научных трудов". М.: МИФИ, 2020.: М.: [б.и.], 2020.
Добавлено: 8 января 2022 г.
Аналитика данных для формирования управленческих решений в образовании
Заир-Бек С. И., Мерцалова Т. А., В кн.: Большие данные в образовании: доказательное развитие образования. Сборник научных статей II Международной конференции, 15 октября 2021 года, Москва.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2021. Гл. 4 С. 186–210.
В статье представлены современные подходы к использованию доказательной аналитики при работе с данными для принятия управленческих решений на разных уровнях. Источником стали материалы исследований, проведенных авторами статьи за последние пять лет. Представленные данные и технологии аналитической работы с ними демонстрируют значительную динамику в условиях принятия управленческих решений с использованием результатов аналитических процедур. При этом обращается ...
Добавлено: 22 ноября 2021 г.
Examining private sector strategies for preventing insurance fraud
Тимофеев Ю. В., Skidmore M., , in: The Handbook of Security, 3rd ed.: Palgrave Macmillan, 2022. Ch. 12 P. 239–260.
Добавлено: 24 апреля 2021 г.
About some issues of developing Digital Twins for the intelligent process control in quarries
Deryabin S., Temkin I., Зыков С. В., , in: Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems: Proceedings of the 24th International Conference KES2020Vol. 176.: Elsevier, 2020. P. 3210–3216.
Добавлено: 21 ноября 2020 г.
Method of Digital Counterpart Creation of Physical Processes at Productive Foresight Modeling of Cyber-Physical Systems
Кофанов Ю. Н., Сотникова С. Ю., , in: 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT).: IEEE, 2020. P. 1–5.
Добавлено: 9 мая 2020 г.
Comparative Analysis of Predictive Analytics Models in Classification Problems
Жукова Л. В., Поляков К. Л., , in: Actual Problems of Systems and Software Engineering APSSE 2019 (Invited Papers).: Los Alamitos, Washington, Tokyo: IEEE Computer Society, 2019. P. 162–169.
Добавлено: 18 января 2020 г.
Статистические методы моделирования расторжения договоров страхования жизни.
Богданова Т. К., Тужикова И. И., В кн.: Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 40-ой Юбилейной международной научной школы-семинара имени академика С.С. Шаталина.: Воронеж: Истоки, 2017. С. 475–478.
На российском рынке страховых услуг страхование жизни является одним из самых быстрорастущих сегментов. Выявление среди клиентов страховой компании группы риска, состоящей из людей, более других склонных к расторжению договора страхования жизни, позволяет вести целенаправленную работу по их удержанию, что, в конечном итоге, должно привести к уменьшению оттока клиентов и, как следствие, положительно сказаться на финансовых ...
Добавлено: 1 ноября 2019 г.
Автоматизация процессов компенсационно-предиктивного управления климат-системами интеллектуального здания
Кычкин А. В., Дерябин А. И., Викентьева О. Л. и др., Вестник Московского государственного строительного университета 2019 Т. 14 № 6 С. 734–747
Введение. На основе накопленного опыта в области автоматизации зданий и технических возможностей IoT формируется новый подход к управлению инженерными подсистемами, обеспечивающий заданные параметры качества на протяжении всего периода эксплуатации. В рамках этого подхода исследуются компенсационные и предиктивные алгоритмы, обеспечивающие контроль параметров климата в здании, на основе контроллеров IoT. Цель — повышение эффективности управления инженерными подсистемами ...
Добавлено: 12 сентября 2019 г.
Discovery of technology trends from patent data on the basis of predictive analytics
Dmitry Prokhorenkov, Petr Panfilov, , in: 2018 IEEE 20th Conference on Business Informatics (CBI)Vol. 2: Research-in-Progress Papers and Workshop Papers .: IEEE Computer Society, 2018. P. 148–152.
Добавлено: 11 сентября 2018 г.
Модели и инструменты предиктивной аналитики для цифровой корпорации
Брускин С. Н., Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова 2017 № 5 (95) С. 135–139
В статье рассматриваются перспективные подходы к построению цифровой корпорации с использованием методов и технологий предиктивной аналитики, а также излагаются принципы трансформации существующих в компаниях информационных систем в цифровые системы корпоративного управления. Проведен анализ основных технологических трендов глобальной цифровизации, а также связанных с ними международных исследований. Предложена новая информационная модель цифровой корпорации, которая, в отличие от ...
Добавлено: 20 июля 2018 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору