Geri Dön

Makine öğrenmesi metodları ile müşteri profilleme ve yapılan profillemenin etkinliğini değerlendirme

Customer profiling with various machine learning algorithms and validating the success rate of this profiling

  1. Tez No: 621581
  2. Yazar: FİKRİ MURAT SİMAV
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Turizm, Tourism
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Bir turizm firmasının son altı yıla ait müşteri ve rezervasyon verileri, kişisel verilerin korunması kanununa uygun şekilde anonimleştirilmiş ve karar ağaçları, rassal ormanlar, destekçi vektör makineleri ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak segmentlere ayrılarak, geçmiş satın alma alışkanlıklarından tatil köyü pazarlama faaliyetlerinin verimliliği arttırılması hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, a tourism company's anonymized customer and reservation data covering the last six years of transactions were examined and analysed, with the help of algorithms such as decision trees, random forests, support vector machines and artificial neural networks.

Benzer Tezler

  1. Learning adjectives of yacht hulls for customer oriented smart design

    Müşteri odaklı akıllı tasarım için yat gövde sıfatları öğrenme

    KEMAL MERT DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERKAN GÜNPINAR

  2. Bankacılık sektöründe dış kaynak çalışan yönetiminin iyileştirilmesinde bilgi teknolojileri kullanımına yönelik bir uygulama

    An application to use information technologies to improve management of outsourced employee in the banking industry

    SEREN AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  3. Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions

    Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi

    FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN

  4. ATM cash stock prediction using different machine learning approaches

    Farklı makine öğrenmesi yöntemleri ile ATM para çekim miktarı tahmini

    D. ECE GÖKÇAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT

    DOÇ. DR. ABDULLAH DAŞÇI

  5. Yapay zeka metotları ile iş süreçlerinde robotik süreç otomasyonu uygulaması

    Application of robotic process automation in business processes with artificial intelligence methods

    ELİF YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDA ÖZMUTLU