Finansal veri madenciliği
Financial data mining
- Tez No: 213260
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, müşteri segmentasyonu, müşteri profili, Data mining, customer segmentation, customer profiling
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Veri madenciliği, büyük veritabanlarında yer alan verilerdeki gizli eğilimlerin ortaya çıkarılması sürecidir. Finans, pazarlama, telekomünikasyon gibi birçok alanda veri madenciliği teknikleri kullanılmaktadır.Finans alanında önemli bir yere sahip olan bankacılık sektörü, veri madenciliğinin yoğun olarak kullanıldığı sektörlerdendir. Banka müşterilerinin, sahip oldukları kredi kartı tipine ve aldıkları kredinin geri ödenebilirliğine bakılarak müşteri profillerinin ve müşteri segmentasyonlarının belirlenmesi süreci, veri madenciliği teknikleri ile başarılı bir şekilde gerçekleştirilmektedir.Bu tez çalışmasında, çeşitli veri madenciliği teknikleri kullanılarak, bir bankaya ait veri tabanından elde edilen kredi kartı ve kredilerin statüsü verileri üzerinde müşteri profili ve müşteri segmentasyonu uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, veri madenciliği sürecinin, müşteri profili ve müşteri segmentasyonu uygulamalarını başarı ile gerçekleştirebildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Data mining is the process of bringing out appropriate information that is stored in huge databases. Data mining techniques are extensively used in many areas, including Finance, Marketing and Telecommunication.Data mining is widely used by in banking sector which is the core component of Finance Industry. Data mining techniques are being been successfully used to identify bank customers? profiles and segmentations by analyzing their credit card types and their ability to pay back their outstanding credit card or loan debts.In this thesis, I have used various data mining techniques to carry out costumer profiling and segmentation by using credit card and loan data that belongs to one individual bank?s database.To conclude, the process of data mining has been successfully applied to identifying costumer profiles and segmentations.
Benzer Tezler
- Borsada işlem gören sanayi şirketlerinin finansal performanslarının veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of the financial performances of industrial companies traded on the exchange by data mining methods
ÖZGE KARAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA HATİCE SEZGİN
- Veri madenciliği tekniklerinden C5.0 algoritması ve destek vektör makineleri ile yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarılarının karşılaştırılması: İmalat sektöründe bir uygulama
The comparison of the classification successes of the artifical neural networks through data mining techniques of C5.0 algorithm and supporting vector machines: An application in manufacturing sector
EMRE YAKUT
- Finansal bilgi sisteminde veri madenciliği teknolojisinin kullanılması: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama
The usage of data mining technology in financial information system: An application on Borsa İstanbul
CEREN UZAR
- Finansal başarısızlık tahmininde veri madenciliğinin kullanılması: İMKB'de bir uygulama
Financial failure prediction using data mining: An application in Istanbul Stock Exchange
YUNUS KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İşletmeGaziantep Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM HALİL SEYREK
- Finansal tablo hilelerinin tespit edilmesinde veri madenciliği yöntemlerinin kullanılmasına yönelik bir araştırma
A research on the use of data mining methods in determining financial statement frauds
BÜŞRA TATAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiMuhasebe ve Finansal Yönetim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKKI KIYMIK