Churn prediction in hyper-casual games
Hiper gündelik oyunlarda churn tahmini
- Tez No: 714988
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
İnsanların mobil oyunlara olan ilgisi her geçen gün artıyor. Özellikle akıllı telefonların yaygınlaştığı son yıllarda hem oyuncu sayısı hem de bu alana yapılan yatırımların sayısı arttı. Böylesine erişilebilir bir alan ile bazı oyunlar için milyonlarca hatta milyarlarca kullanıcı görmek mümkün. Kullanıcı sayısı arttıkça, kullanıcı kaybı ve elde tutma kavramları daha önemli hale geldi. Bu çalışma, son yıllarda yükselen bir değer olan hiper-gündelik oyun türünde kullanıcı kaybının nedenlerini belirlemeye odaklanıyor. Çalışmada, şirket ve oyun adı gizli tutulan bir hiper-gündelik oyunun gerçek verileri üzerinden farklı makine öğrenme algoritmaları ile modelleme yapılmıştır. Kullanıcı elde tutma oran analizi kapsamında verilerin özellikleri ve gelir dağılımına göre kayıp tanımı yedi gün olarak belirlendi. Çalışma için yapılan kayıp tanımlarına göre farklı makine öğrenme algoritmalarının sonuçları karşılaştırıldı. Sonuç olarak, çalışmada kullanılan hiper-gündelik oyun için oyun kaybına neden olan önemli değişkenler belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
People's interest in mobile games is increasing day by day. Especially in recent years, when smartphones have become widespread, both the number of players and the number of investments made in this field have increased. With such an accessible area, it is possible to see millions or even billions of users for some games. As the number of users has increased, the concepts of churn and retention have become more important. This study focuses on determining the causes of churn in the hyper-casual game genre, which has been a rising value in recent years. In the study, modeling has been made with different machine learning algorithms over real data of a hyper-casual game whose company and game name are kept secret. Within the scope of churn analysis, the definition of churn was determined as seven days due to the characteristics of the data and the distribution of revenue. According to the churn definitions made for the study, the results of different machine learning algorithms were compared. As a result, important variables that cause churn for the hyper-casual game used in the study were determined.
Benzer Tezler
- Churn prediction in telecommunication sector
Telekom sektörleri için topluluk sınıflandırıcılarla ayrılma tahmini
FAIZA HASSAN MOHAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Telekomünikasyon sektöründe aboneliklerini iptal edecek müşterilerin yapay öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi
Churn prediction in telecommunication sector with machine learning methods
AYŞE ŞENYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- Sağlık sektöründe müşteri kayıp analizi ve veri madenciliği ile bir uygulama
Churn prediction in healthcare and an application with data mining
MELİH KARAHASANOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Sağlık YönetimiBursa Uludağ Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜL GÖKAY EMEL
- Churn prediction in online payment sector using survival analysis
Hayatta kalma analizi kullanarak çevrimiçi ödeme sektöründe kayıp tahmini
GÖZDE ÖZALPAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Yönetim Bilişim SistemleriBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM TAŞKIN
- Makine öğrenmesi ile e-ticarette müşteri kaybı tahmini
Customer churn prediction in e-commerce using machine learning
HACI ASLAN ÇAKIRDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN