Bir veri madenciliği çalışmasında regresyon analizi ile veri kodlama senaryolarının hazırlanması
The preparation of coding data sceanario by regression analysis in a data mining study
- Tez No: 162332
- Danışmanlar: DOÇ.DR. KAAN YARALIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 145
Özet
ÖZET Kredi kartlarının bilinçsiz kullanımı Türkiye' de birçok tüketicinin yanı sıra banka ve devlet yönetiminin en büyük sorunu haline gelmiştir. Burada kredi kartı kullanıcılarının bilinçsiz olmalarının yanı sıra banka yönetimlerinin kredi kartı satışı yaparken, hiçbir kısıt koymamasının payı da büyüktür. Bu türden sorunlarla baş edebilmek için banka yönetimleri iyi müşteri özelliklerini tanımlayacak analizler yapabilirler. Bankaların müşteri sayısının her geçen gün arttığı göz önünde bulundurulursa bu kadar çok miktardaki verinin elde analiz edilmesi imkansızdır. Bunun yerine veri madenciliği bu tip bir soruna çözüm olabilir. Bankaların veri tabanı veya veri ambarı ne kadar düzenli olursa veri madenciliğinden de o kadar etkili sonuçlar alınmış olunur. Yapılan çalışmada 'iyi' ve 'kötü' müşteri profili çıkartılırken Veri Madenciliğinin etkinliği vurgulanmak istenmektedir. Tezin amacı ve önemi bu noktada önem kazanmaktadır. Çünkü müşteri profillerini tanımlamakta, veri madenciliği banka yöneticileri tarafından yeterince keşfedilmemiştir. Bunun nedeni, veri madenciliğinin yeni yeni popüler hale gelmesidir. Fakat her geçen gün veri madenciliği uygulama örnekleri dünyada ve Türkiye' de artmaktadır. Tezin amacını gerçekleştirmek için veri madenciliğinde tahmin amaçlı kullanılan ve istatistiğin bir dalı olan regresyon analizi seçilmiştir. Yapılan uygulamada kullanılan veriler bankaların müşteri bilgilerini, özellikle kredi kartı ile ilgili bilgileri, kart kullanıcısı dışında başkalarına vermesinin yasak olmasından dolayı Minitab 11 istatistiksel paket programı kullanılarak türetildi. Söz konusu çalışmada veri madenciliğiyle 'iyi' ve 'kötü' müşteri özellikleri tanımlanarak kredi kartı kullanıcılarında kısıtlanmaya gidilmesi önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT The heedless usage of credit card has become a great problem for both consumers and bank and government administration in Turkey. This is as much a result of the uneducatedness of the credit card holders, as it is of the fact that the banks distribute the credit cards without any limitations as for the living standards and social status of those receiving the card. In order to deal with these kinds of problems the management of bank can make analysis to identify good customer attributes. As the number of customers of banks increase continuously, it is impossible to analyze mat huge number of data by hand. Data mining can be a solution for this kind of a problem. As the database and data warehouse of the bank management is better designed, the more effective the results of the data mining analyze will be. This study, while identifying the 'good' and the 'bad' customers' profiles, emphasizes the effectiveness of data mining. The object and importance of the thesis is on this point. Because data mining has not been discovered yet by many bank managements. This is because data mining is becoming popular in recent years. But as days go by, application examples of data mining increase both in the world and in Turkey. In order to materialize the object of this thesis, as a predictive data mining and also a statistical method, regression analysis is selected as the method. In the application part of this study, data are made by Minitab 11.0 as it is prohibited for the bank management to give personal information about its customers, and especially the ones about credit card usage, to someone else. In this study, by identifying 'good' and 'bad' customers, a suggestion is made about not selling credit card to everyone. Vll
Benzer Tezler
- Veri madenciliği: Öğrenci başarısına etki eden faktörlerin regresyon analizi ile tespiti
Data mining: Determination of regression analysis of factors affecting student achievement
MEHMET TAŞDEMİR
- Veri madenciliği ile geliştirilen bir akıllı buzdolabı ve market sepet analizi sistemi
A smart refrigerator developed by data mining and market basket analysis system
ENGİN OĞUZAY
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- OECD sağlık verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of OECD health data with data mining methods
KÜBRA ÇOŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET DOĞAN
PROF. DR. ALİ BULDU
- Farklı parametreler kullanılarak yapay sinir ağlarıyla akım tahminlerinin yapılabilirliğinin araştırılması: Filyos Nehri Havzası örneği
Investigation of the feasibility of flow estimates by artificial neural networks using different parameters: :The case of Filyos River Basin
M.WASIM POPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiKarabük Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY EKEMEN KESKİN
- Ortaokul mezunlarının ortaöğretimi tamamlama durumlarının veri madenciliği ile tahmini: Trabzon ili örneği
Estimation of secondary education completion of secondary school graduates by data mining: A case study of Trabzon
ADEM KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KAHRAMAN