Veri madenciliğinde duyarlılık
Data mining sensitivity
- Tez No: 223547
- Danışmanlar: PROF.DR. EŞREF ADALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Parametre Duyarlılığı, GSM Operatörlerinin Kampanyaları, Data Mining, Parameter Sensitivity, Campaign of GSM Company
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Veri madenciliği, büyük hacimli veri içerisinden; anlamlı, gizli kalmış ve kuruluşun karar destek sistemi için faydalı olabilecek bilgilerin çıkarıldığı veri analiz tekniğidir. Veri madenciliği, veriler arasındaki değişiklikleri, örüntüleri, sapma, eğilim ve ayrıca ilişkiler gibi ilginç bilgilerin çıkarımını sağlamaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği tekniği kullanılarak duyarlılık analizi yapılmıştır. Örnek olarak, GSM operatörleri tarafından yapılan kampanyaların, cep telefonu kullanıcıları üzerindeki etkileri analiz edilmiştir. Kampanya dönemine ait müşteri bilgileri ile kampanyasız dönemine ait müşteri bilgilerinin karşılaştırılması yapılıp, duyarlı müşteri bilgileri tanımlanmıştır. Analiz edilecek veri, 1941 kişiyle yapılan anket sonucunda toplanmıştır. Sonuç olarak, hangi müşteri bilgisinin, kampanyadan daha çok etkilen müşterinin belirlenmesinde etken olduğu çıkartılmıştır. Böylece ileriki bir tarihte yapılacak yeni kampanyaların müşteri profilinin belirlenmesini sağlamaktadır. Aynı zamanda kuruluşun aynı özellikleri taşıyan müşterileri kazanmasını sağlamak amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Data mining is a data analyse technique remove meaningful and valuable information for conclusion support system of concealed company from large amount data. For remove meaningful information from customers? data, much kind of data mining techniques are applied on this datas. In this report, data mining techniques is used for sensitivity analysis. For example, GSM company?s customer data with campaign period compare with GSM Company?s customer without campaign period. With this comparison, sensitivity of customer is analyzed. The data, which is analyzed, is collected from 1941 mobile phone customers via making questionnaire. Consequently, to determine which customer information is most effected from the campaign and povided to know for the new campaign, which type of customer will use it. Also, providing to increase these types of customer numbers is aimed.
Benzer Tezler
- Veri madenciliğinde kullanılan kestirim yöntemlerinin performanslarının karşılaştırlması
Performance comparison of estimation methods used in data mining
ESRA GÜLTÜRK
Doktora
Türkçe
2016
BiyoistatistikCumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
- Aykırı değerler varlığında sınıflandırma yöntemleri
Classification methods in the presence of outliers
CEMİLE AŞLAR KIRMIZI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR TOKA
- Destek vektör makinelerinde kullanılan çekirdek fonksiyonların sınıflama performanslarının karşılaştırılması
A comparison of classification performance of the kernel functions used in support vector machines
ÜLGER AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAFİZE SEZER
PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI
- Cost sensitive learning algorithms
Maliyet duyarlılık öğrenme algoritmaları
GÜLAY KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OLCAY TANER YILDIZ
- Veri madenciliği ile çalışanların yıpranma durumu tahmini ve kapsamlı performans analizi
Employee attrition prediction and comprehensive performance analysis with data mining
ÖZLEM YÜREKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriSelçuk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKNUR ÇEVİK TEKİN