Müşteri ödemelerinde sürekliliğin sağlanması ve veri madenciliği teknikleri ile analiz edilmesi
Ensuring continuity in customer payments and analysis with data mining techniques
- Tez No: 696374
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Firmalar müşterilerine hizmet sağlamaya devam ederken, müşterilerinden de bu hizmet karşılığında gereken hizmet bedellerini zamanında elde etmek isterler. Ancak bazı durumlarda müşteriler çeşitli nedenler ile ödemelerini geciktirebilirler. Bu da hizmet sağlayıcı firmayı kötü etkileyecek istenmeyen bir durumdur. Bu çalışmada amaç, müşterilerin ödemelerini zamanında ve sürekli şekilde yapmasını sağlamaktır. Bunun içinde mevcut müşteri fatura ödeme bilgilerini içeren veri seti incelenerek müşterilerin ödeme alışkanlıklarını veri madenciliği teknikleri kullanılarak tahmin etmektir. Çalışmada kapsamında, bilişim sektöründe faaliyet gösteren bir firmaya ait 10000 farklı müşterinin fatura ödeme bilgileri verileri kişisel verilerin korunması kanunu kapsamında anonimleştirilerek naif bayes, karar ağaçları, destek vektör makineleri, rassal ormanlar, lojistik regresyon algoritmaları ile modellenmiştir. Çalışmada, yukarıdaki veri madenciliği sınıflandırma ve tahmin yöntemleri ile oluşturulan modeller çalıştırılarak, başarı oranlarının karşılaştırılması yapılmıştır. Sonrasında, en yüksek başarı oranını veren algoritma ile topluluk öğrenme yöntemi karşılaştırılarak, topluluk öğrenme yöntemi ile oluşturulan kombine modelin başarısı değerlendirilmiştir. Çalışma neticesinde, kullanılan algoritmaların başarısında parametre seçimlerinin ve modeli optimize edecek yöntemlerin kullanılmasının etkili olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
While companies continue to provide services to their customers, they want to receive the required service fees from their customers in return for this service. However, in some cases, customers may delay their payment for various reasons. This is an undesirable situation that will adversely affect the service provider company. The purpose of this work is to ensure that customers make their payments on time and continuously. This includes examining the data set containing customer invoice payment information and estimating the payment habits of customers using data mining techniques. Within the scope of the study, the invoice payment information data of 10000 different customers belonging to a company operating in the information sector were anonymized within the scope of the law on protection of personal data and modeled with naive bayes, decision trees, support vector machines, random forests, logistic regression algorithms. In the study, the success rates were compared by running the models created with the above data mining classification and prediction methods. Afterwards, the success of the combined model created with the community learning method was evaluated by comparing the algorithm with the highest success rate and the community learning method. As a result of the study, it was seen that the selection of parameters and the use of methods to optimize the model were effective in the success of the algorithms used.
Benzer Tezler
- Türkiye'de kar payı bulmacası
Başlık çevirisi yok
ZAFER KUTLAY ENSARİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CUDİ TUNCER GÜRSOY
- Dünyada ve Azerbaycanda ödeme sistemleri ve ödeme aracı olarak kredi kartları uygulaması
Başlık çevirisi yok
ABDULLA ALİYEV
- Prioritization of factors affecting agency value for an airline company using fuzzy cognitive mapping method
Bir havayolu şirketi için acente değerini etkileyen faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi
MUHAMMED FATİH ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İREM UÇAL SARI
- Çekişmeli üretici ağlar ile sentetik veri üretiminin kredi kartı sahtekarlığı tespitine etkisi
The effect of synthetic data generation with generative adversarial networks on credit card fraud detection
ENSAR BAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
- Havayolu yolculuk deneyimini iyileştirmek için makine öğrenmesi yöntemleriyle uçuş gecikmesi tahmini
Machine learning techniques for enhancing airline passenger experience through flight delay prediction
ESMA ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA