Fiber internet müşteri şikayet tahminlemesi
Customer complaint prediction of fiber internet
- Tez No: 696376
- 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: 55
Özet
Bu çalışmada telekomünikasyon sektöründe faaliyet gösteren bir firmaya gelen fiber internet müşteri şikayetleri verileri, kişisel verilerin korunması kanunu kapsamında anonimleştirilmiştir. Makine öğrenmesi algoritmalarından karar ağaçları, naive bayes, random forest, lojistik regresyon ve xgboost yöntemlerini python programlama dili ile modelleyerek müşteri şikayetlerinin gerçekten bir problem kaynaklı gelip gelmediğine bakarak tahmin edilmesi sağlanmıştır. Çalışmada öncelikle makine öğrenmesi algoritmalarıyla tekil modeller oluşturarak başarı oranları hesaplanmıştır. Daha sonra bu algoritmalardan birleşik (ikili) hibrit modeller oluşturularak başarı oranları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın amacı, müşteri şikayetlerine hızlı müdahale edilmesini sağlamaktır. Ayrıca müşteri memnuniyetini arttırarak müşteri odaklı bir yaklaşım benimsemektir.
Özet (Çeviri)
In this study, fiber internet customer complaints data received by a company operating in the telecommunications sector were anonymized within the scope of the personal data protection law. By modeling the machine learning algorithms decision trees, naive bayes, random forest, logistic regression and xgboost methods with the python programming language, it is ensured that customer complaints are predicted by looking at whether they really come from a problem. In the study, success rates were calculated by first creating single models with machine learning algorithms. Then, combined (binary) hybrid models were created from these algorithms and their success rates were compared. The aim of the study is to ensure rapid response to customer complaints. In addition, it is to adopt a customer-oriented approach by increasing customer satisfaction.
Benzer Tezler
- Sosyal medya mesajları üzerinde telekomünikasyon sektörüne ait müşteri şikayetlerinin sınıflandırılması
Classification of customer complaints of the telecommunications industry on social media messages
SEVİN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ÖZER
- İletişim sektöründe tutundurma çabalarının önemi ve kablo tv üzerine bir uygulama
The importance of promotion efforts in communication sector and an application over cable tv
BÜNYAMİN AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İletişim BilimleriGazi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURETTİN PARILTI
- Telekomünikasyon sistemlerinde kullanılan transport sistemlerde arıza kök neden analizi için yapay zeka algoritmaları
Artificial intelligence applications for foult root cause analysis in transport systems used in telecommunication systems
İBRAHİM FATİH MERCİMEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL POLAT
- Zaman pencereli araç rotalama problemi: Saha ekiplerinde bir uygulama
Vehicle routing problems with time windows: An application with field teams
AHMET YALDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEZBAN ALBAYRAK
- Optik şebeke yönetimi
Optic network management
ERDOĞAN BAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY