Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh

Chia sẻ: Cảnh Phương Thanh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:71

Thêm vào BST

Báo xấu

31
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề án "Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh" nhằm nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng thu thập tại VNPT Tây Ninh, nhằm xây dựng mô hình dự đoán trên nền tảng học sâu; thông qua mô hình, xác định các yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả khách hàng rời mạng, hay tiếp tục sử dụng dịch vụ; đánh giá độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình đề xuất dự đoán khả năng rời mạng của khách hàng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG ----------------------------------- NGUYỄN ĐỨC TRUNG NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỌC SÂU ĐỂ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG RỜI MẠNG VIỄN THÔNG Ở TÂY NINH ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- NGUYỄN ĐỨC TRUNG NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỌC SÂU ĐỂ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG RỜI MẠNG VIỄN THÔNG Ở TÂY NINH Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 8.48.01.04 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. HUỲNH TRỌNG THƯA TP.HỒ CHÍ MINH - NĂM 2023
i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng đề án tốt nghiệp thạc sĩ: “Nghiên cứu mô hình học sâu để dự báo khách hàng rời mạng viễn thông ở Tây Ninh” là công trình nghiên cứu của chính tôi. Tôi cam đoan các số liệu, kết quả nêu trong đề án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong đề án này mà không được trích dẫn theo đúng quy định. TP. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 10 năm 2023 Học viên thực hiện đề án Nguyễn Đức Trung
ii LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện đề án tốt nghiệp thạc sĩ, ngoài nỗ lực của bản thân, tôi đã nhận được sự hướng dẫn nhiệt tình quý báu của quý Thầy Cô, cùng với sự động viên và ủng hộ của gia đình, bạn bè và đồng nghiệp. Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới: Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy TS. Huỳnh Trọng Thưa, người thầy kính yêu đã hết lòng giúp đỡ, hướng dẫn, động viên, tạo điều kiện cho tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành đề án tốt nghiệp thạc sĩ. Ban Giám Đốc, Phòng đào tạo sau đại học và quý Thầy Cô đã tạo mọi điều kiện thuận lợi giúp tôi hoàn thành đề án. Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp trong cơ quan đã động viên, hỗ trợ tôi trong lúc khó khăn để tôi có thể học tập và hoàn thành đề án. Mặc dù đã có nhiều cố gắng, nỗ lực, nhưng do thời gian và kinh nghiệm nghiên cứu khoa học còn hạn chế nên không thể tránh khỏi những thiếu sót. Tôi rất mong nhận được sự góp ý của quý Thầy Cô cùng bạn bè đồng nghiệp để kiến thức của tôi ngày một hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn! TP. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 10 năm 2023 Học viên thực hiện đề án Nguyễn Đức Trung
iii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 0.1: Thị phần thuê bao dịch vụ truy cập Internet của các doanh nghiệp ...................... 3 Hình 0.2: Tăng trưởng về lượng người dùng Internet tại Việt Nam ...................................... 3 Hình 1.1: Tăng trưởng về lưu lượng truy cập Internet tại Việt Nam 2020-2021 .................. 9 Hình 2.1: Mô hình CNN ...................................................................................................... 14 Hình 3.1: Trích dữ liệu quan sát trong bộ dữ liệu ................................................................ 22 Hình 3.2: Thống kê mô tả các trường dữ liệu biến liên tục ................................................. 23 Hình 3.3: Biểu đồ phân bổ tháng sử dụng ........................................................................... 25 Hình 3.4: Loại hình thuê bao ............................................................................................... 26 Hình 3.5: Số lần báo hỏng ................................................................................................... 27 Hình 3.6: Số lần gọi kiểm tra không hài lòng ...................................................................... 28 Hình 3.7: Đường truyền tích hợp ......................................................................................... 29 Hình 3.8: Không phát sinh lưu lượng .................................................................................. 30 Hình 3.9: Thuê bao nợ cước 2 tháng ................................................................................... 31 Hình 3.10: Số lần gọi kiểm hài lòng .................................................................................... 32 Hình 3.11: Cấu trúc mạng CNN .......................................................................................... 34 Hình 3.12: Sơ đồ tổng quát mô hình dự báo ........................................................................ 36 Hình 4.1: Code Python Xử lý dữ liệu mô hình Sequential .................................................. 40 Hình 4.2: Code Python xây dựng mô hình Sequential ........................................................ 40 Hình 4.3: Mô hình Sequential thu được............................................................................... 40 Hình 4.4: Mô hình Sequential thu được với thông số các lớp ............................................. 41 Hình 4.5: Code Python Xử lý dữ liệu mô hình GR & VSN ................................................ 43 Hình 4.6: Code Python mã hóa các đầu vào của mô hình GR & VSN................................ 44 Hình 4.7: Code Python hàm GR .......................................................................................... 45 Hình 4.8: Code Python hàm VSN tích hợp GR ................................................................... 45 Hình 4.9: Code Python cài đặt các biến trong GRN ............................................................ 46 Hình 4.10: Code Python xây dựng mô hình GR và VSN .................................................... 46 Hình 4.11: Code Python chạy huấn luyện với mô hình GR & VSN ................................... 47 Hình 4.12: Code Python Xây dựng mô hình Wide & Deep ................................................ 49 Hình 4.13: Cấu trúc mô hình Wide & Deep [17]................................................................. 49 Hình 4.14: Code Python Xây dựng mô hình Deep & Cross ............................................... 50
iv Hình 4.15: Cấu trúc mô hình Deep & Cross ........................................................................ 50 Hình 4.16: Biểu đồ so sánh giữa các mô hình học sâu thử nghiệm ..................................... 51 Hình 4.17: Sơ đồ thiết kế ứng dụng web ............................................................................. 52 Hình 4.18: Giao diện trang nhập dữ liệu dự đoán một thuê bao .......................................... 53 Hình 4.19: Giao diện trang nhập dữ liệu bằng file excel .................................................... 54 Hình 4.20: Giao diện trang kết quả dự đoán từ file nhiều khách hàng ................................ 54
v DANH SÁCH BẢNG Bảng 3.1: Thông tin bộ dữ liệu của bài toán ........................................................................ 21 Bảng 4.1 : Tổng hợp đánh giá các mô hình với bộ dữ liệu .................................................. 51
vi DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT VIẾT TẮT NGHĨA TIẾNG ANH NGHĨA TIẾNG VIỆT AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo ANN Artificial Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo CNN Convolutional Neural Network Mạng nơ-ron tích chập FTTH Fiber To The Home Cáp quang cho hộ gia đình Information & Communications Công nghệ thông tin và truyền ITC Technologies thông GR Gated Residual Phần dư của cổng GSN Gated Selection Networks Mạng lựa chọn có cổng xDSL Digital Subcriber Line Kênh thuê bao số ML Machine Learning Học máy VSN Variable Selection Networks Mạng lựa chọn biến số
vii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................i LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................ ii DANH SÁCH HÌNH VẼ .......................................................................................... iii DANH SÁCH BẢNG .................................................................................................v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT ...............................................vi MỤC LỤC ................................................................................................................ vii MỞ ĐẦU .....................................................................................................................1 1. Tính cấp thiết của đề án ...................................................................................1 2. Tổng quan về đề án ..........................................................................................2 3. Mục tiêu, ý nghĩa khoa học và thực tiễn ..........................................................5 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu....................................................................6 4.1 Đối tượng nghiên cứu ...............................................................................6 4.2 Phạm vi nghiên cứu ..................................................................................6 5. Phương pháp nghiên cứu..................................................................................6 5.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết ...........................................................6 5.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm .....................................................6 6. Bố cục đề án .....................................................................................................7 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG RỜI MẠNG CÁP QUANG ......................................................................................................................8 1.1. Tổng quan về mạng cáp quang và thuê bao .....................................................8 1.1.1. Mạng cáp quang .........................................................................................8 1.1.2. Cạnh tranh và hiện trạng khách hàng rời mạng .........................................9 1.2. Bài toán dự báo khách hàng rời mạng cáp quang ..........................................11 CHƯƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH HỌC SÂU VÀ CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN ........13 2.1. Mô hình học sâu trong bài toán dự báo ..........................................................13 2.2. Các công trình nghiên cứu trong nước ...........................................................15 2.3. Các công trình nghiên cứu trên thế giới .........................................................16
viii CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ....................................................21 3.1. Bộ dữ liệu của bài toán ...................................................................................21 3.2. Thiết kế mô hình .............................................................................................33 3.2.1. Giới thiệu về mô hình CNN và Keras Deep Learning .............................33 3.2.2. Ý tưởng xây dựng mô hình dự báo khách hàng rời mạng cáp quang ......35 3.3. Phương pháp đánh giá ....................................................................................37 CHƯƠNG 4: THÍ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ .........................................................39 4.1. Mô hình Sequential.........................................................................................39 4.1.1. Xử lý dữ liệu ............................................................................................40 4.1.2. Xây dựng mô hình Sequential .................................................................40 4.1.3. Kết quả .....................................................................................................41 4.2. Mô hình Gated Residual và Variable Selection Networks .............................42 4.2.1. Xử lý dữ liệu ............................................................................................42 4.2.2. Xây dựng mô hình ...................................................................................43 4.2.3. Kết quả .....................................................................................................47 4.3. Mô hình Wide, Deep and Cross Network ......................................................48 4.3.1. Xử lý dữ liệu ............................................................................................49 4.3.2. Xây dựng mô hình ...................................................................................49 4.3.3. Kết quả .....................................................................................................51 4.4. Kết quả tổng hợp ............................................................................................51 4.5. Xây dựng ứng dụng dự báo khách hàng rời mạng cáp quang ........................52 4.5.1. Thiết kế ứng dụng ....................................................................................52 4.5.2. Giao diện ứng dụng..................................................................................53 4.5.3. Kết quả áp dụng ứng dụng .......................................................................54 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ...................................................................................55 1. Kết quả nghiên cứu của đề án ........................................................................55 2. Hạn chế của đề án ..........................................................................................56 3. Vấn đề kiến nghị và hướng đi tiếp theo của nghiên cứu:...............................57 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................59
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề án Trong dòng chảy liên tục của thời đại, xu thế phát triển của ngành thông tin và truyền dữ liệu được dự đoán mỗi lúc một mạnh mẽ và cạnh tranh hơn. Trước tình hình đó, một quốc gia đang phát triển như Việt Nam có rất nhiều điều kiện thuận lợi để phát triển ngành này ở tương lai, chính vì vậy việc cạnh tranh và phát triển để chiếm lĩnh thị phần trong ngành này là không thể tránh khỏi. Với xu hướng phát triển của ngành thông tin truyền dữ liệu như trên, nên đây là lĩnh vực rất hấp dẫn cho các doanh nghiệp phát triển, thuận lợi rất nhiều nhưng cũng rất nhiều thách thức, do các doanh nghiệp cạnh tranh quyết liệt để thu hút khách hàng, giành thị phần. Nếu không liên tục thay đổi thích ứng với thị trường thì việc bị đào thải là điều tất yếu. Trong nhóm các doanh nghiệp kinh doanh dịch vụ truyền dữ liệu thông qua mạng cáp quang, việc duy trì khách hàng và mở rộng thị phần luôn là mục tiêu hàng đầu để đảm bảo doanh thu, và lợi nhuận cho doanh nghiệp. Việc khách hàng duy trì thời gian sử dụng dịch vụ phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố khách quan và chủ quan. Việc này lâu nay vẫn thường xuyên được phân tích dự đoán, tuy nhiên thực hiện bằng các biện pháp thủ công, truyền thống mất rất nhiều thời gian, và đòi hỏi người phân tích phải có chuyên môn tương đối tốt, nhưng độ chính xác mang lại tương đối không cao. Chính vì vậy, việc áp dụng các mô hình học sâu để dự đoán xu hướng khách hàng cũng như mong muốn của khách hàng tiếp tục hay không tiếp tục sử dụng dịch vụ là vô cùng triển vọng, hỗ trợ cho doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và lý do tại sao họ rời bỏ mạng của mình, từ đó cải tiến dịch vụ, kỹ thuật, công nghệ để phục vụ tốt hơn khách hàng, giữ chân khách hàng và mở rộng hơn thị phần của mình. Với mong muốn dự báo khả năng rời mạng của khách hàng sử dụng dịch vụ mạng cáp quang, đề án này xin đề xuất tên đề án như sau: NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỌC SÂU ĐỂ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG RỜI MẠNG VIỄN THÔNG Ở TÂY NINH.
2 2. Tổng quan về đề án 2.1 Tổng quan về internet và hiện trạng thuê bao rời mạng cáp quang Vào tháng 1 năm 2023, Việt Nam có tổng cộng 77,93 triệu người dùng Internet, đạt tỷ lệ sử dụng Internet là 79,1% trên tổng dân số [1]. Theo phân tích của Kepios, số lượng người dùng Internet tại Việt Nam đã tăng thêm 5,3 triệu (+7,3%) so với năm 2022. Tuy nhiên, vẫn còn khoảng 20,9% dân số Việt Nam, tức là 20,60 triệu người, không sử dụng Internet vào đầu năm 2023. Vào tháng 1 năm 2023, Việt Nam có 70 triệu người dùng mạng xã hội. Theo các tổ chức GWI và data.ai, sự phổ biến của mạng xã hội ở Việt Nam vẫn đang tiếp tục gia tăng mà không có dấu hiệu chững lại. Tuy nhiên, không phải mỗi tài khoản người dùng mạng xã hội đều tương ứng với một cá nhân duy nhất. Tại đầu năm 2023, số lượng người dùng mạng xã hội ở Việt Nam đạt 71,0% tổng dân số, nhưng theo dữ liệu từ các công cụ lập kế hoạch quảng cáo của các nền tảng mạng xã hội hàng đầu, chỉ có 64,40 triệu người dùng từ 18 tuổi trở lên. Tuy nhiên, tỷ lệ này vẫn rất cao, đạt 89,0% tổng dân số từ 18 tuổi trở lên. Nói cách khác, 89,8% tổng số người dùng Internet của Việt Nam đã sử dụng ít nhất một nền tảng mạng xã hội vào tháng 1 năm 2023. Ở Việt Nam hiện nay, có khá nhiều nhà cung cấp dịch vụ mạng cáp quang tốc độ cao như VNPT, Viettel, FPT, NetNam, v/v. Trong đó, VNPT là một nhà cung cấp dịch vụ truyền dữ liệu và viễn thông đầu tiên trên thị trường Việt Nam. Chính thức cung cấp dịch vụ viễn thông công cộng từ cuối năm 1997. Qua quá trình phát triển mạnh mẽ VNPT đã đứng vững trên thị trường cung cấp dịch vụ internet tốc độ cao. Tuy nhiên tình hình trở nên xấu đi khi các nhà cung cấp khác ào ạt khuyến mãi và có nhiều đợt đại hạ giá. Kết quả là có nhiều khách hàng rời mạng chuyển sang sử dụng dịch vụ của nhà cung cấp khác, doanh thu ngày một giảm, khó thu hồi vốn đầu tư. Theo tính toán và báo cáo của VNPT [2] năm 2020, để phát triển được khách hàng, VNPT phải đầu tư gần 3 triệu đồng/ 1 khách hàng bao gồm chi phí phát triển khách hàng, đầu tư hệ thống và thiết bị đầu cuối. Trong khi đó ARPU là 180.000 đồng và vòng đời trung bình của khách hành là 20 tháng. Như vậy mỗi khách hàng rời mạng
3 thì chỉ thu về được số vốn ban đầu, không có lợi nhuận. Con số thiệt hại sẽ rất lớn khi có hàng trăm ngàn khách hàng rời mạng mỗi năm. Hình 0.1: Thị phần thuê bao dịch vụ truy cập Internet của các doanh nghiệp Hình 0.2: Tăng trưởng về lượng người dùng Internet tại Việt Nam (Nguồn Vnetwork 6/3/2023)
4 2.2 Tổng quan về dữ liệu khách hàng sử dụng mạng Internet băng rộng cố định. Thông tin từ Cục Viễn thông (Bộ Thông tin và Truyền thông) [3] cho thấy, tính đến tháng 10/2021, Việt Nam có hơn 18.8 triệu thuê bao Internet băng rộng cố định. Trong đó, 95,34% là thuê bao cáp quang FTTH. Việt Nam là thị trường có giá cước Internet rẻ nhất thế giới. Số liệu thống kê năm 2020 cho thấy, Việt Nam đứng thứ 12/211 quốc gia về giá cước Internet băng rộng cố định. Theo Trung tâm Internet Việt Nam (VNNIC) thuộc Bộ Thông tin và Truyền thông , tính đến tháng 3-2022, cả nước có trên 54 triệu thuê bao FTTH (cáp quang), 3G, 4G hoạt động trên địa chỉ IPv6 (giao thức liên mạng thế hệ thứ 6), đạt tỷ lệ 50%. Phát triển hạ tầng số băng thông rộng đến từng người dân và từng gia đình đã được Bộ TT&TT xác định là một trong những nhiệm vụ trọng tâm phục vụ công cuộc chuyển đổi số quốc gia. Trước đó, đề cập đến các chỉ tiêu phát triển hạ tầng, lãnh đạo Bộ TT&TT cho biết: Từ đầu năm 2023, 100% người dân sẽ chuyển sang dùng smartphone và trước năm 2025, cơ bản mỗi hộ có một đường Internet cáp quang siêu băng rộng. Phát triển hạ tầng số băng thông rộng đến từng người dân và từng gia đình đã được Bộ TT&TT xác định là một trong những nhiệm vụ trọng tâm phục vụ công cuộc chuyển đổi số quốc gia. Trước đó, đề cập đến các chỉ tiêu phát triển hạ tầng, lãnh đạo Bộ TT&TT cho biết: Từ đầu năm 2023, 100% người dân sẽ chuyển sang dùng smartphone và trước năm 2025, cơ bản mỗi hộ có một đường Internet cáp quang siêu băng rộng. Hệ thống cáp quang triển khai tới 100% các xã, phường, thị trấn, 91% thôn bản và 100% trường học. Việt Nam hiện có hơn 94 triệu thuê bao smartphone di động. Số thuê bao băng rộng di động hơn là 82 triệu, chiếm tỷ lệ hơn 74% dân số. Theo VIA (Verify Information Account), Việt Nam trở thành quốc gia có dân số trực tuyến lớn nhất tại khu vực ASEAN vào năm 2013, với 16,1 triệu người dùng Internet hàng tháng [4]. Cũng từ đầu những năm 2010, thị trường trong nước đã được đánh giá cao về tiềm năng các ngành kinh tế số, chẳng hạn như thương mại điện tử.
5 Đến năm 2020, Việt Nam có khoảng 45.500 doanh nghiệp ICT, đem lại doanh thu khoảng 126 tỉ USD. Mở Internet vào năm 1997 là chậm so với thế giới, nhưng tăng trưởng Internet của Việt Nam được nhiều bên đánh giá cao. "Từ cuối năm 2020 đến tháng 10/2021, lưu lượng Internet tại Việt Nam tiếp tục tăng hơn 30%. Nhiều hoạt động, đặc biệt là học và họp trực tuyến, được đưa lên môi trường số tạo lưu lượng truy cập lớn", đại diện nhà mạng VNPT cho biết. Việt Nam cũng đang nằm trong số các nước triển khai IPv6, giao thức Internet mới nhất, cao nhất toàn cầu, với tỷ lệ ứng dụng IPv6 nằm trong top 10 thế giới và cao hơn gấp đôi khu vực ASEAN. Kinh tế số dự kiến sẽ đạt giá trị 49 tỉ USD vào năm 2025, với mức tăng trưởng hàng năm 31%, với đóng góp chính đến từ thương mại điện tử. 3. Mục tiêu, ý nghĩa khoa học và thực tiễn Mục tiêu nghiên cứu chính là xây dựng mô hình học sâu dự đoán khách hàng rời mạng cáp quang dựa trên tập dữ liệu của khách hàng. Xuất phát từ mục tiêu chính trên, đề án hướng tới những mục tiêu cụ thể như sau: • Nghiên cứu thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng thu thập tại VNPT Tây Ninh, nhằm xây dựng mô hình dự đoán trên nền tảng học sâu. • Phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố đó như thế nào đến kết quả khách hàng rời mạng, hay không rời mạng. Xác định đâu là yếu tố quyết định ảnh hưởng nhất đến việc thuê bao rời mạng. • Lựa chọn thuật toán và mô hình học sâu phù hợp với bộ dữ liệu. • Thông qua mô hình, xác định các yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả khách hàng rời mạng, hay tiếp tục sử dụng dịch vụ. • Đánh giá độ chính xác và khả năng áp dụng của mô hình đề xuất dự đoán khả năng rời mạng của khách hàng.
6 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: • Đối tượng nghiên cứu chính là cơ sở dữ liệu khách hàng sử dụng dịch vụ mạng cáp quang băng rộng cố định rời mạng viễn thông ở VNPT Tây Ninh. • Các đối tượng nghiên cứu khác: mô hình deep learning, các phương pháp đánh giá tương ứng như học máy để chọn mô hình phù hợp. 4.2 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu: • Tập dữ liệu khách hàng sử dụng cáp quang tại VNPT Tây Ninh. • Thu thập được từ 2010 đến 2022. • Nghiên cứu các thuật toán deep learning phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được. 5. Phương pháp nghiên cứu 5.1 Phương pháp nghiên cứu lý thuyết - Thu thập và nghiên cứu tài liệu về các nghiên cứu đã thực hiện trên thế giới và Việt Nam về vấn đề nhận diện và dự báo khách hàng rời mạng cáp quang. Phân tích, lựa chọn giải pháp và hiện thực thử nghiệm. Đánh giá kết quả và hiệu chỉnh nếu có. - Tìm tài liệu, sách liên quan tới học sâu, phân tích dữ liệu như Python NoteBook. 5.2 Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm - Sau khi nghiên cứu lý thuyết, các bài toán, đề xuất mô hình, xây dựng và phát triển ứng dụng dựa trên mô hình đề xuất, cài đặt thử nghiệm chương trình, đánh giá các kết quả đạt được, công bố kết quả nghiên cứu.
7 6. Bố cục đề án Bên cạnh phần mở đầu, phần kết luận và phần tài liệu tham khảo, phần nội dung chính của đề án được chia thành 4 chương chính như sau: Chương 1: Tổng quan về dự báo khách hàng rời mạng cáp quang Chương 2: Các công trình liên quan Chương 3: Xây dựng mô hình dự báo khách hàng rời mạng cáp quang Chương 4: Thí nghiệm và đánh giá
8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO KHÁCH HÀNG RỜI MẠNG CÁP QUANG 1.1. Tổng quan về mạng cáp quang và thuê bao 1.1.1. Mạng cáp quang Mạng cáp quang là một dịch vụ viễn thông có tốc độ cao sử dụng công nghệ cáp quang để cung cấp kết nối Internet, truyền hình và dịch vụ điện thoại tới người dùng. Mạng cáp quang sử dụng tia sáng trong sợi quang để truyền tải dữ liệu với tốc độ cao và khả năng truyền thông lớn hơn so với các công nghệ truyền thông khác như cáp đồng trục hoặc DSL. Mạng cáp quang cung cấp tốc độ Internet đáng kể, cho phép người dùng truy cập nhanh chóng vào các trang web, xem video trực tuyến chất lượng cao, chơi game trực tuyến mà không gặp trở ngại về tốc độ. Đồng thời, mạng cáp quang cũng hỗ trợ truyền hình kỹ thuật số và dịch vụ điện thoại qua Internet, mang lại trải nghiệm đa dạng và tiện ích cho người sử dụng. Một số ưu điểm của mạng cáp quang bao gồm: 1. Tốc độ cao: Mạng cáp quang cung cấp tốc độ truyền tải dữ liệu vượt trội so với các công nghệ khác. Người dùng có thể tận hưởng việc tải xuống nhanh chóng, xem video mượt mà và trải nghiệm trực tuyến mà không bị giới hạn bởi tốc độ truyền thông. 2. Độ ổn định: Công nghệ cáp quang ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại vi như thời tiết hay tia sét. Điều này đảm bảo mạng cáp quang có độ ổn định cao hơn và ít gặp sự cố mất kết nối. 3. Băng thông lớn: Mạng cáp quang có khả năng truyền thông lớn, cho phép nhiều người dùng cùng sử dụng dịch vụ Internet, xem video và chơi game mà không bị gián đoạn do tắc nghẽn mạng. 4. Hỗ trợ dịch vụ đa dạng: Thuê bao mạng cáp quang không chỉ cung cấp Internet, mà còn kết hợp với dịch vụ truyền hình và điện thoại qua Internet. Người dùng có thể tận hưởng các kênh truyền hình với độ phân giải và chất lượng cao.
9 Trong những năm gần đây, thuê bao mạng cáp quang tại Việt Nam đã có sự phát triển đáng kể. Các nhà mạng lớn như Viettel, VNPT và FPT Telecom đã đầu tư rất nhiều vào hạ tầng mạng cáp quang và mở rộng mạng lưới để cung cấp dịch vụ internet chất lượng cao cho khách hàng. Hình 1.1: Tăng trưởng về lưu lượng truy cập Internet tại Việt Nam 2020-2021 (Ảnh: Cục Viễn thông) Nhu cầu sử dụng internet của người dân Việt Nam ngày càng tăng cao, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh COVID-19 khi nhiều người phải làm việc và học tập từ xa. Do đó, có thể dự báo rằng sự phát triển của thuê bao mạng cáp quang tại Việt Nam sẽ tiếp tục tăng trưởng trong tương lai. 1.1.2. Cạnh tranh và hiện trạng khách hàng rời mạng Theo báo cáo của Bộ Thông tin và Truyền thông [5], tính đến cuối năm 2020, Việt Nam đã có hơn 1 triệu km cáp quang được triển khai đến 100% xã, phường trên cả nước, cung cấp Internet cáp quang tới 58,34% hộ gia đình với tổng số thuê bao đạt mốc hơn 15,6 triệu. Hiện nay, thị trường thuê bao mạng cáp quang ở Việt Nam đang có sự cạnh tranh khá gay gắt giữa các nhà cung cấp dịch vụ. Các công ty viễn thông lớn như Viettel, VNPT, FPT Telecom, Viettel, MobiFone, VNPost, SCTV, Viettel Post đều
10 đang cung cấp dịch vụ thuê bao mạng cáp quang cho khách hàng. Để cạnh tranh trên thị trường, các nhà cung cấp dịch vụ cố gắng cải thiện chất lượng dịch vụ, đưa ra các gói cước hấp dẫn, ưu đãi khuyến mãi, tăng tốc độ truy cập và phát triển các ứng dụng trực tuyến, game online, video streaming, dịch vụ chăm sóc khách hàng, đặc biệt là hỗ trợ kỹ thuật 24/7. Việc cạnh tranh này đang giúp cho người dùng có nhiều lựa chọn hơn, giúp giảm giá cước, tăng chất lượng dịch vụ và thúc đẩy sự phát triển của ngành viễn thông tại Việt Nam. Dưới đây là một số khía cạnh chính về sự cạnh tranh trong dịch vụ Internet cáp quang: 1. Tốc độ và băng thông: Một yếu tố quan trọng trong sự cạnh tranh là tốc độ truyền tải dữ liệu và băng thông. Các nhà mạng cung cấp dịch vụ Internet cáp quang cố gắng cung cấp tốc độ cao và băng thông rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về truyền dữ liệu, xem video chất lượng cao và chơi game trực tuyến. 2. Chất lượng dịch vụ: Sự cạnh tranh trong dịch vụ Internet cáp quang liên quan đến chất lượng dịch vụ và độ ổn định của kết nối. Các nhà mạng đầu tư vào cơ sở hạ tầng và công nghệ mới nhằm cung cấp mạng lưới ổn định và truyền tải dữ liệu mượt mà. 3. Giá cả và gói dịch vụ: Giá cả và các gói dịch vụ là một yếu tố quan trọng trong sự cạnh tranh. Các nhà mạng cố gắng cung cấp các gói dịch vụ linh hoạt và hấp dẫn về giá cả để thu hút và duy trì khách hàng. Các gói dịch vụ thích ứng với nhu cầu của khách hàng, bao gồm các gói tốc độ khác nhau và các dịch vụ bổ sung như truyền hình và điện thoại qua Internet. 4. Dịch vụ và hỗ trợ khách hàng: Sự cạnh tranh trong dịch vụ Internet cáp quang cũng liên quan đến chất lượng dịch vụ và hỗ trợ khách hàng. Các nhà mạng cố gắng cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp và nhanh chóng, cũng như hỗ trợ kỹ thuật và chăm sóc khách hàng tốt. 5. Mở rộng mạng lưới: Một yếu tố quan trọng trong sự cạnh tranh là khả năng mở rộng mạng lưới cáp quang. Các nhà mạng đầu tư vào việc xây dựng và mở