Geri Dön

Veri madenciliği ve hizmet sektöründe bir uygulama

Data mining and an application in service sector

  1. Tez No: 387474
  2. Yazar: BURCU KAÇMAZ DAĞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERDAL CANIYILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Bankacılık, Industrial and Industrial Engineering, Banking
  6. Anahtar Kelimeler: Kümeleme, Sınıflandırma, Veri madenciliği, Clustering, Classification, Data mining
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde gelişen teknoloji ve artan rekabet şartlarıyla birlikte veri madenciliğinin önemi artmıştır. Veri madenciliği milyarlarca veri ve çok fazla değişken ile ilgilenir. Teknolojik gelişmeler dünyada gerçekleşen birçok işlemin elektronik olarak kayıt altına alınmasını, bu kayıtların kolayca saklanabilmesini ve gerektiğinde erişilebilmesini sağlamaktadır. Veri yığınları arasından kurumlara faydalı ve anlamlı bilgilerin elde edilmesinde veri madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği tekniklerinden bahsedilmiş, bankacılık ve diğer alanlarda yapılmış veri madenciliği çalışmaları incelenmiştir. Ardından WEKA yazılımı hakkında bilgi verilmiştir. WEKA yazılımı kullanılarak uygulama gerçekleştirilmiş ve banka verileri üzerinden veri madenciliği süreci geliştirilmiştir. Çalışmanın ilk kısmında banka müşteri verilerinden yararlanılarak kredi verilen müşterilerin analizi yapılmıştır ikinci kısımda ise farklı müşteri grupları için uygun kredi verme politikaları geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays with the developing technology and the increasing competition conditions the importance of data mining has been rised. Data mining is interested with billions of data and too many variables. Technological developments ensures many proceeding records as electronically, preserves the records easily and accessible when needed. Data mining methods are used to give useful and meaningful knowledge for the institutions from the piles of data. In this study,data mining techniques have been discussed, banking business and the other data mining works are examined. Then an information about WEKA software is given. WEKA software has been used to develope techniques and through the bank datas the data mining process has been improved. In the first part of the study, the analysis of credits given to the customers has been made, from the data of the customer of the bank, in the second part convenient credit loaning politics have been developed for different customer groups.

Benzer Tezler

  1. Sağlık sektöründe müşteri kayıp analizi ve veri madenciliği ile bir uygulama

    Churn prediction in healthcare and an application with data mining

    MELİH KARAHASANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeBursa Uludağ Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL GÖKAY EMEL

  2. Veri madenciliği ve optimizasyon teknikleri kullanılarak bir depo tasarımı: perakende sektöründe uygulaması

    Warehouse design using data mining and optimization techniques: an application in retailing sector

    FURKAN YENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

  3. Birliktelik kuralları madenciliği ve bir uygulama

    Association rules mining and an application

    YUSUF TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeCumhuriyet Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ ALAN

  4. Müşteri ilişkileri yönetimi, veri madenciliğinin müşteri ilişkileri yönetiminde kullanımı ve bir uygulama

    Customer relationship management, usage of data mining in customer relationship management and an application

    DİLARA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET YAMAN ÖZTEK

  5. Data mining for customer segmentation and profiling: A case study for a fast moving consumer goods (FMCG)company

    Müsteri segmentasyonu ve profil çıkarılması için veri madenciliği uygulaması: Hızlı tüketim sektöründe bir örnek olay ıncelemesi

    GÜLÇİN BURUNCUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. BERTAN BADUR