Geri Dön

K-means algoritması ile müşteri profilinin belirlenmesi

Customer profile extraction with K-means algorithm

  1. Tez No: 655056
  2. Yazar: MERVE GÜNAYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Bankacılık, Business Administration, Banking
  6. Anahtar Kelimeler: Bankacılık, K-ortalamalar yöntemi, Kredi kartları, Kümeleme analizi, Veri madenciliği, Ward kümeleme yöntemi, Ward yöntemi, Banking, K-means method, Credit cards, Cluster analysis, Data mining, Ward cluster method, Ward method
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bilgi teknolojisinde ve veri boyutunda meydana gelen hızlı gelişim ve değişim ile büyük veri kümelerinden değerli bilgileri çıkarmak için güçlü ve çok yönlü araçlara ihtiyaç duyulmaktadır. Veri Madenciliği, büyük ve karmaşık veri yığınları içerisindeki faydalı bilgileri keşfetme sürecidir. Bu tez çalışmasında veri madenciliğinin bankacılık ve pazarlama alanındaki fonksiyonu incelenmiştir. Temel amaç, heterojen veri kümesi içerisinden homojen müşteri gruplarının ve oluşan müşteri kümelerine özel pazarlama stratejisinin belirlenmesidir. Çalışmada, 18 davranış değişkeni ve 8950 adet müşterinin kredi kartı kullanım davranışını içeren bir banka veri kümesi üzerinde veri madenciliği yöntemlerinden K-Ortalama algoritması kullanılarak kümeleme çalışması yapılmıştır. Analiz sonucunda sekiz müşteri kümesi oluşmuştur. Oluşan sekiz kümenin grup içinde ve gruplar arasındaki anlamlı farklılığın tespiti için SPSS programı kullanılarak Kruskal-Wallis sınaması yapılmıştır. Kümeler arasında bulunan anlamlı farklılıkların hangi küme gruplarından kaynaklandığını bulmak için Tamhane's T2 sınaması uygulanmıştır ve oluşan sekiz kümenin karakteristik özellikleri belirlenmiştir. Veri hazırlama aşamasında MS Excel, veri ön işleme ve modelleme aşamasında Python ve sonuçların analizi aşamasında IBM SPSS yazılımları kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Powerful and versatile tools are needed to extract valuable information from large data sets. With the rapid development and change in information technology and data size. Data Mining is the process of discovering useful information within large and complex data heaps. In this thesis, the function of data mining in banking and marketing has been examined. The main purpose is to determine the homogeneous customer groups from the heterogeneous data set and the marketing strategy specific to the formed customer clusters. In the study, a clustering study was conducted using the K-Average algorithm, one of the data mining methods, on a bank data set containing 18 behavioral variables and the credit card usage behaviors of 8950 customers. As a result of the analysis, eight customer clusters were formed. Kruskal-Wallis test was performed using the SPSS program to determine the significant difference between and within the group of the eight clusters formed. Tamhane's T2 test was applied to find out which cluster groups caused the significant differences between clusters and the characteristics of the eight clusters formed were determined. MS Excel in the data preparation phase, Python in the data pre-processing and modeling phase, and IBM SPSS software in the analysis of the results.

Benzer Tezler

  1. K-ortalamalar algoritmasına dayalı kümeleme analizi sistemi ve perakendecilik sektöründe uygulaması

    Clustering analysis system based on K-means algorithm and its application in the retail sector

    MERVE ÜSTÜNEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYLA ŞAYLI

  2. Meniere hastalığında endolenfatik kese cerrahisi

    Endolymphatic sac surgery in meniere's disease

    NEBİL GÖKSU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kulak Burun ve BoğazGazi Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ

  3. Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti

    Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province

    YASEMİN UFUK GERMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    BotanikEge Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİYAZİ LODOS

  4. Üzüm sularının pastörizasyonu ve kontsantresi sırasında hidroksimetilfurfural oluşumu üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    ŞERİFE ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN URAL