Veri madenciliği teknikleri ile telekom sektöründe ayrılan müşteri analizi
Churn customer analyses with data mining techniques for telecommunication industry
- Tez No: 461779
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Veri madenciliği, çok büyük veri kümeleri içinden anlamlı bilgi çıkartma sürecidir. Günümüzde de hızla gelişmekte olan bir tekniktir. Bu teknikte; bir ön işlemden sonra veriler arasındaki ilişki kullanılarak bir model oluşturulur. Son aşamada ise oluşturulan model yorumlanır. Veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı alanlardan biri de ayrılma eğilimi gösteren müşterilerin analizidir. Bu tez çalışmasında, telekom sektörüne ait müşterilerden ayrılma eğilimi gösteren müşteriler analiz edilerek; ayrılma eğilimi gösteren müşteriler tahmin edilmiştir. Ayrılan müşteri analizi için sınıflandırma algoritmaları ve nitelik seçimi teknikleri kullanıldı. Karşılaştırmalar sonucunda %94.41 ile en yüksek doğruluk oranına sahip algoritma, ham dataya uygulanan J.48 algoritması olmuştur.
Özet (Çeviri)
Data mining is the process of obtaining meaningful data from vast amount and very large data sets. It is also a rapidly developing technique nowadays. In this technique; after preporcessing a model is created by using the relationship between data. In the last stage; the generated model is interpreted. One of the widely used field of data mining is the analysis of customer tending to churn. In this thesis study, the customers of telecom sector churn tendency is estimated while analysing them accordingly. Classification algorithms and attribute selection techniques are utilized for churn analysis. The algorithm which has the highest accuracy rate amongs the compared algorithm is determined as J48 with %94.41 accuracy.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz
Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry
KUBİLAY KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)
- Veri madenciliği makine öğrenmesi algoritmaları ile telekom sektöründe sosyal ağ analizi
Social network analysis in telecom industry with data mining machine learning algorithms
ÜLKÜ FATMA GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET KURULAY
DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
- Churn modeling in telecommunications sector
Telekom sektöründe ayrılacak müşterilerin tahmini
MÜGE ÖZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. DEMET BAYRAKTAR
- Telekom sektöründeki müşterilerin ürünlerinin veri madenciliği ile incelenerek çapraz satış kampanyalarının hazırlanması
Preparing cross-selling campaigns by examining the purchases of customers in the telecom sector with data mining
SERAP ŞEN GEÇİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeBahçeşehir Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHU ERGEN
- GSM şebekelerinde sahtekarlık yönetimi için veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması
Fraud management applications of data mining methods in GSM networks
HÜLYA TAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA