Machine Learning-Based Customer Classification in the Iranian Steel Industry: A Case Study
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس بین المللی انجمن ایرانی تحقیق در عملیات
- کد COI اختصاصی: ICIORS16_214
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 146
نویسندگان
Department of Business Analytics & Operations, Surrey Business School, Guildford, UK
Department of Business Analytics & Operations, Surrey Business School, Guildford, UK
چکیده
This article employs machine learning techniques with the aim of addressing a customer classification problem in the steel industry. The steel industry stands as a foundational pillar in any civilisation's development. The data used for classification is provided by an Iranian steel trading company which includes the purchase history of the customers of the company for the first three months of the year ۲۰۲۲. The company was previously using an expert-based grading system to segment its customers. We utilise the K-means model, a well-known unsupervised classification model, for classifying the customers who made at least one purchase in that period. We investigate both log modulus transformation and robust scaling methods to find the one that resulted in a more balanced impact of the variables, and subsequently better performance of the classification model. The number of clusters is determined using the elbow method, a popular technique for identifying the optimal number of clusters. The outcome obtained from our approach was compared with the expert-based grading system. The former and latter methods lead to three and eight classes of customers, respectively. This study reveals that our suggested data-based classification is more evenly, manageably, and reliably distributed than the traditional expert-based one.کلیدواژه ها
Machine Learning, Classification, k-means, Steel industryمقالات مرتبط جدید
- Developing and Improved the Intelligent Search of Sequence of Patterns Using Fuzzy ontology and Semantic Similarities Approach
- بررسی نرخ خرابی و زمان بازیابی شبکه توزیع فشار متوسط برای استفاده در مطالعات قابلیت اطمینان (مورد مطالعه: شرکت توزیع برق گیلان)
- افزایش پهنای باند آنتن مبتنی بر موجبر مجتمع زیرلایه با شکاف پاپیونی
- توسعه بهینه برق خورشیدی با تعیین مکان و تعداد بهینه آنها در شبکه های توزیع
- طراحی و شبیه سازی یک مبدل کد BCD به کد افزونی-۳ در آتوماتای کوانتومی سلولی نقطه ای با استفاده از روش کاشی ۳ در ۳
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.