Geri Dön

Veri madenciliği teknikleriyle kredi kartlarında müşteri kaybetme analizi

Credit card customer churn analysis with data mining techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 223366
  2. Yazar: TUĞBA TOSUN
  3. Danışmanlar: DR. SABİH ATADAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciligi, karar agaçları, müsteri kaybetme analizi, Data Mining, Decision Trees, Customer Churn
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Bu çalısmada Yapı Kredi Bankası'nın kredi kartı müsterilerinin çesitli niteliklerdekibilgileri incelenerek, kaybedilmis bir müsterinin profili veri madenciligi yöntemleriyleortaya çıkarılmaya çalısılacaktır.Çalısmada, karar agaçları yöntemi kullanılmıstır. nceleme sırasında 30,000 adetmüsterinin bilgileri üzerinde bu yöntemle çalısmalar yapılmıstır. Bu yöntemle ortayaçıkarılan kurallar test edilerek dogruluk oranları ortaya çıkarılmıs, bunlar istatistikseltablolarla göz önüne konmustur.Karar agaçları genelde bu tip konularda sebep ortaya çıkartma konusunda oldukçagüçlüdürler. Bu sebeple, çalısmanın en son bölümünde kural tabloları incelenerek,müsteri kayıplarının sebepleri ve ne zaman gerçeklestigi bilgisine ulasılmayaçalısılacaktır.Algoritmanın uygulanması için hızlı ve güvenilir olması sebebiyle C programlama diliseçilmistir. Aynı zamanda bu algoritma, sonradan degistirilmeye ve yeni eklemeleryapılmasına izin verecek sekilde tasarlanmaya çalısılmıstır.

Özet (Çeviri)

In this study, some data attributes of credit card customers of Yapı Kredi Bank areinvestigated and the churned customer profile is stated by using data mining methods.The decision tree method is used in the study. Total number of customer data, which isexamined through this analysis, is 30.000. The rules obtained from the analysis aretested on the test data and the error and correctness rates are found and statisticallymeasured.Decision tree algorithms are powerful to find the causes of certain problems associatedwith their human-readable rule tables. These rule tables are examined to learn the cause,and time of customer churn.The C programming language is chosen to apply the algorithm, as this language isrelatively faster and reliable. The source code is designed to be modular, to be improvedfor further analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    838923

    Bankacılık sektöründe mali tahlil ve istihbaratın gelişim süreci ve teknolojik yenilikler: Bir uygulama önerisi olarak duygu analizi

    Development process of financial analysis and intelligence and technological innovations in the banking sector: Sentiment analysis as an application recommendation

    YASİN ATAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BankacılıkBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ARI

  2. Tez No

    488005

    Makine öğrenmesi teknikleriyle kredi risk analizi

    Credit risk analysis with machine learning techniques

    EMİNE BAHÇE ÇİZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA AK

    DOÇ. DR. VEDAT TOPUZ

  3. Tez No

    418535

    Profit-driven non-linear classification with applications to credit card fraud detection, churn prediction, direct marketing, and credit scoring

    Kâr-odaklı doğrusal olmayan sınıflandırma: Kredi kart sahtekarlık tespiti, terk analizi, doğrudan pazarlama, ve kredi skorlama uygulamaları

    ASHKAN ZAKARYAZAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. EKREM DUMAN

  4. Tez No

    287468

    Veri madenciliği teknikleriyle saldırı tespiti ve bir uygulama

    Intrusion detection systems with data mining technics and an application

    ELMAS YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURSAL ARICI

  5. Tez No

    300032

    Veri madenciliği teknikleriyle tramvay arıza kayıtlarından kural çıkarımı

    Rule extraction for tram faults via data mining

    FATMA TURNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. FEYZA GÜRBÜZ

Geri Dön