prikaz prve stranice dokumenta Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije
  Preuzmi
PDF 676.84 KB
diplomski rad
Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije
2020. urn:nbn:hr:126:321705
Crnobrnja, Martina
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Odjel za matematiku
Zavod za primijenjenu matematiku i računarstvo

Citirajte ovaj rad

Crnobrnja, M. (2020). Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705

Crnobrnja, Martina. "Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705

Crnobrnja, Martina. "Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705

Crnobrnja, M. (2020). 'Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, citirano: 22.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705

Crnobrnja M. Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku; 2020 [pristupljeno 22.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705

M. Crnobrnja, "Modeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Odjel za matematiku, Osijek, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:126:321705
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovModeliranje odljeva igrača u online klađenjima primjenom neuronskih mreža i logističke regresije
Naslov (engleski)Customer Churn Prediction in the Online Gambling using Neural Networks and Logistic Regression
AutorMartina Crnobrnja
MentorNataša Šarlija (mentor)
Član povjerenstvaMirta Benšić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNataša Šarlija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNenad Šuvak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Odjel za matematiku
(Zavod za primijenjenu matematiku i računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2020-09-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		PRIRODNE ZNANOSTI
Matematika
Primijenjena matematika i matematičko modeliranje
Sažetak
Online tržište igara na sreću vrlo je profitabilno. Zbog velike konkurentnosti važno je efektivno zadržati klijente. Svrha predikcije odljeva klijenata je na temelju ponašanja u prošlosti identificirati klijente koji će s velikom vjerojatnošću prestati s klađenjem kod priredivaća igara na sreću. Cilj rada je usporediti modeliranje odljeva neuronskom mrežom s prihvaćenim statističkim modelom logističke regresije. U prvom dijelu rada objašnjene su struktura i učenje neuronske mreže. U drugom dijelu rada predstavljeni su generalizirani linearni modeli i logistička regresija. Obzirom na vrstu modela, međusobno su uspoređeni rezultati tri modela neuronske mreže i tri modela logističke regresije. Nakon toga uspoređen je model neuronske mreže s modelom logističke regresije. Model neuronske mreže ostvario je bolje rezultate od modela logističke regresije.
Sažetak (engleski)
The online gambling industry is one of the most profitable branches of the entertainment business. Intense competition makes it very important to effectively retain clients. The purpose of churn prediction is to identify clients with high probability to leave online gambling company based on their past behavior. The aim of this thesis is to critically compare a neural network technique with the established statistical technique of logistic regression for churn prediction. In the first part of the thesis, structure and learning of neural networks were explained. In the second part we introduced generalized linear models and logistic regression. After creating three models using neural networks and three models using logistic regression, the results were compared within techniques. After that, comparison across techniques was made. It was shown that neural network model performed better than logistic regression model.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:126:321705
Studijski programNaziv: Matematika; smjerovi: Financijska matematika i statistika, Matematika i računarstvo, Industrijska i primijenjena matematika
Smjer: Financijska matematika i statistika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag.math.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-10-02 06:57:36