Sử dụng dữ liệu CDR, CRM và thông tin hóa đơn từ nhà mạng SyriaTel để phân tích hành vi khách hàng.

• Trích xuất hơn 220 đặc trưng từ 5 nguồn dữ liệu: CDR, dịch vụ khách hàng, hợp đồng, vị trí cell và dữ liệu mẫu đáng tin cậy.
• - Áp dụng nhiều thuật toán học máy như XGBoost, Random Forest, SVM, Logistic Regression để huấn luyện và đánh giá mô hình.
• - Mô hình dự đoán giới tính đạt độ chính xác 85.6% và độ tuổi đạt 65.5%, sử dụng tập dữ liệu 18.000 khách hàng.
• - Các đặc trưng quan trọng gồm entropy cuộc gọi, số lượng liên hệ, loại dịch vụ đăng ký, thời gian hoạt động, vị trí địa lý.
• - Hệ thống được triển khai trên nền tảng dữ liệu lớn Hadoop/Spark, tích hợp với ứng dụng web trực quan hóa dữ liệu