Makine öğrenmesi yöntemleri ile faizsiz finansman sektöründe müşteri kayıp tahmini: Churn analizi
Customer loss forecast in the interest free finance sectorwith machine learning methods: Churn analysis
- Tez No: 684087
- Danışmanlar: PROF. DR. BARIŞ AŞIKGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Müşteri kayıp analizi, makine öğrenimi, sınıflandırma, faizsiz finans sektörü, Customer loss Analysis, Machine Learning, Classification, interest-free finance sector
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Avrupa'nın birçok ülkesinde uygulamada olan faizsiz finans sisteminin tercih edilmesinde, ihtiyaçların hızlı ve kolay karşılanabilmesi en önemli sebepler arasındadır. Gayrimenkul, taşıt ve iş yeri satışını kolaylaştırmak için oluşturulan faizsiz finans sistemi dünyada olduğu gibi Türkiye'de de giderek yaygınlaşmaktadır ve rekabet her gün artmaktadır. Günümüz iş dünyasında faizsiz finans sistemine öncülük yapan ve sektörde kendine yer edinmeye çalışan firmaların sürekliliği sağlayabilmesi için sistemden ayrılacak müşterilerin tahmini (Churn Analizi) oldukça önemlidir. Makine öğrenme uygulamaları da bu konuda aktif bir şekilde kullanılmaktadır. Sektörün hızlı bir gelişme sürecinde olması ve firmalar arası rekabetin büyüklüğü nedeniyle ayrılacak müşterilerin analiz ve tahmini faizsiz finans sektöründe yoğun bir şekilde yapılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, faizsiz finans sisteminde yaşanılan kayıpları incelemek ve en iyi kayıp tahminini veren modeli oluşturmaktır. Çalışma, faizsiz finans sektöründeki öncü firmanın 2020 yılına ait verilerini içermektedir. Çalışmada kullanılan veri kümesi 18507 müşteriye ait olup, 14 etkin özellik içeren değişkenlerden oluşmaktadır. Makine öğrenmesi yöntemleri ile modeli kurmadan önce müşteri kaybına sebep olabileceği düşünülen değişkenler, keşifsel veri analizi ile incelenmiştir. Müşteri kaybına sebep olabileceği düşünülen veriler ve Churn değişkeni ile model oluşturulmadan önce veri kümesi %75-%25 oranında bölünerek Lojistik regresyon (LR), K en yakın komşu (KNN) ve Destek vektör kümeleri (SVM) ile en iyi performans veren model incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the most important reasons for the preference of interest-free financial systems, which are in practice in many European countries, is that the needs can be met quickly and easily. The interest-free finance system, which was created to facilitate the sale of real estate, vehicles and workplaces, is becoming increasingly widespread in Turkey as well as in the world, and competition is increasing day by day. In order for companies that are leading interest-free financial systems in today's business world and trying to gain a place in the sector to ensure continuity, the forecast of customers who will leave the system (churn analysis) is very important. Machine learning applications are also actively used in this regard. Due to the fact that the sector is in a rapid development process and the size of competition between companies, the analysis and prediction of customers who will leave is carried out intensively in the interest-free financial sector. The aim of this study is to examine the losses experienced in the interest-free finance system and to create the model that gives the best loss estimation. The study includes the data of the leading company in the interest-free finance sector for 2020. The dataset used in the study belongs to 18507 customers and consists of variables containing 14 active features. Before building the model with machine learning methods, the variables that are thought to cause loss of customers were examined with exploratory data analysis. Before creating the model with the data that is thought to cause customer loss and the Churn variable, the data set was divided by 75%-25% and the best performing model was examined with Logistic regression (LR), K nearest neighbor (KNN) and Support vector sets (SVM).
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile video görüntülerindeki fiziksel şiddetin tespit edilmesi
Video based physical violation detection using machine learning methods
MUHAMMET FATİH POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYLİN ALIN
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile sahte felaket tweetlerinin tahmini
Predicting fake disaster tweets with machine learning methods
FATMA KURŞUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA NOYAN TEKELİ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile futbol oyuncularının performans analizi
Football player performance analysis using machine learning techniques
VEHBİ HAKAN SAYAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH HANÇER
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile banka pazarlama tahmini
Bank marketing prediction with machine learning methods
EGEMEN TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile demans tahmini
Prediction of dementia by machine learning methods
TUĞBA TUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK