Öznitelik seçimi ile telekomünikasyon sektöründe kayıp müşteri analizi
Customer churn analysis in telecommunication sector by feature selection
- Tez No: 579097
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bilgi ve teknolojilerin günümüz dünyasında gelişmesi ve artan rekabet koşulları ile verinin işlenmesi ve saklanması firmalar için kritik önem taşır hale gelmiştir. Müşteri verileri ise en değerli veri olmaktadır. Özellikle firmaların yeni müşteri kazanımının yanı sıra mevcut müşterisini de elde tutması gerekmektedir. Bu noktada müşteri davranışları, müşteri kayıp analizinin yapılmasında önemli bir yol gösterici olmuştur. Bu tez kapsamında telekomünikasyon sektöründe müşteri kayıp analizi yapılmıştır. Bu kapsamda sınıflandırma algoritmalarının yanı sıra algoritmaların performans çıktılarını iyileştirecek öznitelik seçimi üzerine çalışmalar yapılmıştır. Tezde bahsedilen öznitelik seçimlerine göre ayrı ayrı algoritmalar çalıştırılmış ve en yüksek performans çıktıları seçilmiştir. Öznitelik seçiminin ve telekomünikasyon sektöründe seçilen parametrelerin modelin performansına etkileri incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
The improvement of information and technologies in today's world and increasing competition conditions and processing and storage of data have become critical for companies. Customer data is the most valuable. Firms need to keep their existing customers in addition to new customer acquisition. At this point, customer behavior has been an important guide in customer loss analysis. Within the scope of this thesis, customer loss analysis was conducted in telecommunication sector. In this context, in addition to classification algorithms, studies on feature selection to improve performance outputs of algorithms have been done. Separate algorithms were run according to the attribute selections mentioned in the thesis and the highest performance outputs were selected. The effect of attribute selection on the performance of the model was examined.
Benzer Tezler
- Radar ikaz alıcı sistemleri ve radar sinyallerinin sınıflandırılması
Radar warning receivers and recognition of radar signals
ENGİN KISALAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Poverty level characterizations via feature selection and machine learning
Öznitelik seçimi ve makine öğrenmesi ile yoksulluk seviye karakterizasyonu
JAMA HUSSEİN MOHAMUD
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
EkonomiAnadolu ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK
- Makine öğrenmesi teknikleri ile tahsilat davranışı tahmini: telekomünikasyon sektörü örneği
Prediction of debt collection behaviour with machine learning techniques: A case study on telecommunication company customers
ELİF EKİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Yüz ifadelerinin geometrik ve görünüm tabanlı öznitelikler kullanılarak tanınması
Recognition of facial expressions using geometric and appearance-based features
NURİ ÖZBEY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
- Yüz imgelerinden duygu tanıma
Expression recognition from face images
CANER GACAV
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN