Churn Analysis and Prediction with decision tree and artificial neural network
Kaybedilen müşteri analizi ve tahmini karar ağacı ve yapay sinir ağları ile
- Tez No: 394584
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANER ARSAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Günümüzde bir çok sektörde olduğu gibi lojistik sektöründe de rekabet artmıştır. Mevcut müşterileri ikna etmek ve elde tutmak da pazardaki rekabetde ayakta kalabilmek açısından önemini arttırmıştır. Mevcut bir müşteriyi elde tutmak yeni bir müşteri bulmaktan daha avantajlıdır. Çünkü firmalar mevcut müşterileri elde tutmak için 1 birim maliyet harcarken, yeni müşteri bulmak için 5 birim maliyet harcamaktadırlar. Özellikle telekomunükasyon firmaları churn analizi ve tahmini yapmaktadırlar. Ayrıca rekabetin arttığı diğer sektörlerde churn analizine ihtiyaç duymaya başlamıştır. Türkiyedeki lojistik firmaların sayısı son yıllarda artmıştır. Dolayısıyle lojistik sektörü içinde churn yönetimi ve analizi önemli bir noktaya gelmiştir. Bazı firmalar churn için özel komiteler kurup özel olarak bu konuda çalışma yapmaktadırlar. Bu çalışmada churn analizi ve tahmini 2 farklı yöntem kullanarak yapılmıştır. Bunlar yapay sinir ağları ve karar ağaçlarıdır.Ayrıca bu 2 farklı yöntem arasındaki kıyaslamada yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar da görülmüştür ki yapay sinir ağları churn analizi ve tahmininde daha etkili sonuç vermektedir.Bunun en temel sonucu karar ağaçları 81% doğru tahmin yaparken, yapay sinir ağları 97 doğru sonuç vermektedir.
Özet (Çeviri)
Nowadays market competition is increased in logistic sector. Retention of customers due to the competition has gained importance. Retention of customers is more advantageous than gaining new customers. Gaining new customer has 5 units more than retention of existing customer. Especially telecommunication companies use churn analyzing and prediction. However competition increased in different sectors and they need churn analysis. In recent years logistic companies increased in Turkey, so retention of customer and churn analysis are important for logistic companies. Some logistic companies have churn committees and work on customer loyalty. This article includes churn analysis and prediction with decision tree and artificial neural network. In addition, this article includes comparison of 2 different methods for churn analysis. Article results show neural network better than decision for prediction. Because decision tree churn prediction rate is %81, Artificial Neural Networks rate is 97%.
Benzer Tezler
- Telekomünikasyon sektörü için veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri ile ayrılan müşteri analizi
Churn analysis for telecommunication sector with data mining and machine learning
FURKAN UYANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Bankacılık sektöründe tüzel müşteriler için makine öğrenmesi yöntemleri ile terk analizi
Churn analysis with machine learning for corporate customers in banking industry
SÜMEYYE AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEZİR AYDIN
- Churn analysis and churn prediction in a private bank
Özel bir bankada kayıp müşteri analizi ve tahminlemesi
ŞÜKRAN SEZİN KARAAĞAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU
- Telekomünikasyon sektöründe müşteri kayıp analizi
Customer churn analysis in telecommunication industry
MUHAMMET SİNAN BAŞARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FATİH KAYAALP
- 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
2023
Sağlık YönetimiBursa Uludağ Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL GÖKAY EMEL