Banka yatırım fonu müşteri hareketlerinin belirlenmesine yönelik bir veri madenciliği uygulaması
Data mining application for identifying bank customers? invesment fund transaction histories
- Tez No: 303522
- Danışmanlar: PROF. DR. HADİ GÖKÇEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sınıflandırma, Veri madenciliği, Yatırım fonları, Classification, Data mining, Mutual funds
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İletişim teknolojilerindeki gelişme ile birlikte ?mevcut bilgi?ye ulaşmanın çok kolaylaştığı günümüzde, ?bilginin çıkarımı? kavramı giderek önem kazanmaktadır. Çok büyük miktarlardaki verinin yararlı bilgilere dönüştürülmesine duyulan ihtiyaç veri madenciliğinin önemini ortaya koymaktadır. Veri madenciliğinin en yaygın kullanıldığı uygulama alanlarından biri de müşteri kaybını öngörebilmektir. Sistemden çıkan müşterilerin işlem hareketlerinin tespit edilerek öğrenilmesi, öğrenilen hareketleri sergilemeye başlayan müşterilerin tespit edilerek çeşitli pazarlama ve tutundurma faaliyetleri ile sistemde tutulmasının sağlanmasıdır. Yapılan çalışmada, bir bankada yatırım fonu hesabını kapatarak yatırım fonu müşterisi olmaktan çıkan müşteri hareketlerinin öğrenilmesi, bu hareketleri sergileyen müşterilerin sosyo-demografik karakteristiklerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma veri madenciliği yazılımlarından WEKA' da yapılmış, J4.8 ve Id3 algoritmaları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the improvement of communication technologies, reaching to ?the existing information? becomes easier, and ?knowledge discovery? concept becomes more important. The need of turning huge amounts of data into useful information indicates the importance of data mining. One of the most commonly used application areas of data mining is recognizing customer churn. Data mining is used to obtain behaviors of churned customers by analyzing their transactions and also to hold other customers by recognizing the customer?s behaving in the same manner as churned customers to hold them in the system by various marketing and customer retention activities. In this paper, it is aimed to recognize the churned customers of a bank who closed their saving accounts and determine common socio-demographic characteristics of these customers. In this study, WEKA Software and J4.8, Id3 algorithms are used.
Benzer Tezler
- Menkul kıymetlerin pazarlanması ve aracı kurumlar üzerine bir uygulama
Merketing of securıtıes and a study on ıntermediary ınstıtutıons
AYÇA ERTURAN
- Katılım bankalarında gecikmiş alacakların yönetimi ve yeniden yapılandırma
Non performing loans' management and credit rescheduling in participatory banks
MUSTAFA DERECİ
Doktora
Türkçe
2022
Bankacılıkİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesiİslam Ekonomisi ve Finansı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TABAKOĞLU
- The effects of expertise, goal-based labelling and infinite option setup on the paradox of choice
Seçim paradoksunda uzmanlık, hedef temelli etiketleme ve sonsuz seçenek kurgusunun etkileri
ÖMRÜM METİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN HIZIROĞLU AYGÜN
- Bankacılıkta yapay zekâ destekli müşteri bilgilerine dayalı yatırım fonu seçimi
Selection of investment funds based on customer information supported by artificial intelligence in banking
ÖZGE DELİBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAFER BUDAK