Geri Dön

Hybrid data mining approach to predict the success of bank telemarketing

Bankada telepazarlamanın başarısını öngörmede hibrit veri madenciliği yaklaşımı

PDF İndir

  1. Tez No: 610969
  2. Yazar: ANAS NABEEL FALIH AL-SHAWI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Telepazarlama, satıcının müşteriyi yüzyüze veya telefon üzerinden ürünü alması için etkilediği basit bir çeşit pazarlamadır. 20.yüzyıldaki en fazla prevelansı elde etmekte ve hala arttırmaktadır. Şimdilerde telefon yaygın olarak kabul görmektedir. Bu etkin bir değerdir ve müşterileri güncel tutar. Bankacılık alanında pazarlama, ürün veya hizmet alışverişinde kullanılan en önemli destektir. Şirketlerin tanıtımı ve pazarlaması, genellikle verimli bir banka anlayışı için esas piyasa bilgileri ve gerçek müşteri taleplerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına dayanmaktadır. Uzun vadeli banka mevduatları için telefonla pazarlama taleplerinin yerine getirilmesini öngörmede bir veri madenciliği (VM) yöntemi önerilmektedir. Yerel bir Portekiz bankası nitekim mevcut ekonomik krizin etkilerini içererek 2011'den 2016'ya kadar toplanan veriyle etiketlenmiştir. Banka müşterisi, ürün ve sosyo-ekonomik nitelikleri ile ilgili 11 özelliğin kapsamlı bir seti incelenmiştir. Ayrıca, dört VM formu hibrit modelle de tartışılmaktadır: Naïve Bayes (NB), Karar Ağaçları (KA), Algılayıcı Sinir Ağları (SA) and Support Vector Machine (SVM). Dört tür, bir değerlendirme setinde önerilen hibrit sınıflandırma yöntemleriyle (Algılayıcı Sinir Ağı+ Karar Ağacı) test edilip karşılaştırılmıştır ve veri çapraz doğrulama yöntemi kullanarak eğitim ve test olmak üzere ikiye ayrılmıştır. Önerilen hibrit sınıflandırma tekniği en iyi sonuçları sunmuştur. ( Doğruluk %99 ve ROC=%97).

Özet (Çeviri)

Telemarketing is a kind of straightforward marketing in which salesman requests the consumer either face to face or telephone request and influence him to purchase the product. Telemarketing achieves most prevalence in the 20th century and still increasing it. Now, the phone has been broadly accepted. Business promotion and marketing is frequently based on an exhaustive understanding of actual information about the market and the real client demands for the productive bank manner. We recommend a data mining (DM) method to foretell the achievement of telemarketing requests for contracting long-term bank deposits. A local Portuguese bank was labeled, with data gathered from 2011 to 2016, thus involving the effects of the current economic crisis. We examined a comprehensive set of 11 features associated with bank consumer, goods and social-economic characteristics. We also discuss four DM forms with the hybrid model: Naïve Bayes (NB), Decision Trees (DTs), Perceptron lNeurall1Networkl1(NN)land llSupport lVector lMachine l1(SVM). lThe four types were tested and compared with proposed hybrid classification methods (Perceptron Neural Network + Decision Tree) on an evaluation set, and we are splitting data into training and testing sets using cross-validation method. The proposed hybrid classification technique presented the best results (Precision 99% and ROC = 97%).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    791299

    Patlatma kaynaklı yer sarsıntısı tahmininde uyarlamalı bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) ve gauss süreç regresyonu (GPR) tekniklerinin kullanımı

    Application of adaptive-network based fuzzy inference system (ANFIS), support vector machines (SVM) and gaussian process regression (GPR) techniques for prediction of blast-induced ground vibrations

    YAŞAR AĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  2. Tez No

    539021

    User modeling on microblogging web sites

    Mikro-blog web sitelerinde kullanıcı modelleme

    ZEYNEP ZENGİN ALP

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  3. Tez No

    637313

    Recommender system for employee attrition prediction and movie suggestion

    Çalışan yıpranması tahmini ve film tavsiyesi için öneri sistemi

    FATMA ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR

    DR. MUSTAFA COŞKUN

  4. Tez No

    672765

    Create and analyze new audiology data set and using data mining techniques to predict hearing aid factors for audiology patients(field of bioinformatics and healthcare system)

    Sitoloji hastaları için işitme cihazı faktörlerini tahmin etmek için yeni sitoloji veri seti oluşturun ve analiz edin ve veri madenciliği teknikleri kullanarak(biyoinformatik ve sağlık sistemi alanı)

    MAALIM ABD ALI HASSAN ALJABERY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ

  5. Tez No

    292822

    Customer segmentation for churn management by using ant colony algorithm

    Karınca koloni algoritması kullanılarak müşteri kayıp yönetimi yapılması

    BATUHAN GÜLLÜOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA

Geri Dön