Geri Dön

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

  1. Tez No: 162332
  2. Yazar: SALİH TUNA
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. KAAN YARALIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Veri madenciliği: Öğrenci başarısına etki eden faktörlerin regresyon analizi ile tespiti

    Data mining: Determination of regression analysis of factors affecting student achievement

    MEHMET TAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Eğitim ve ÖğretimDicle Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAİD PATIR

  2. 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

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  3. OECD sağlık verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi

    Analysis of OECD health data with data mining methods

    KÜBRA ÇOŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET DOĞAN

    PROF. DR. ALİ BULDU

  4. 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

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜLAY EKEMEN KESKİN

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET KAHRAMAN