Geri Dön

Customer transaction predictive modeling via machine learning algorithms

Yapay öğrenme yöntemleri ile müşteri işlem tahmini modeli

  1. Tez No: 790652
  2. Yazar: SEYİT ERTUĞRUL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: MEF ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

The main purpose of this study is to determine the behavior and characteristics of the customers of a company that is active in the factoring sector, and accordingly, to capture measurable parameters with exploratory data analysis based on the historical data of the customers, and then to perform predictive models for the target. A hit rate of around 80% was achieved in SVM and Extra Trees models, which are classification model algorithms. In this way, it is aimed to directly contribute to the transaction volume on a business basis by acting in a more effective, efficient and correct approach after approving the check that shows high potential, that is, the customers who are likely to accept it after the offer is made as a business.

Özet (Çeviri)

Bu çalışmanın temel amacı faktoring sektöründe aktif olarak faaliyet gösteren bir şirketin müşterilerinin davranışlarını ve özelliklerini saptayabilmek, buna bağlı olarak da müşterilerin geçmiş verilerinden yola çıkarak, keşifçi veri analiziyle ölçülebilir parametreler yakalayabilmek ve akabinde hedefe yönelik tahminsel modellemeler gerçekleştirebilmektir. Sınıflandırma modeli algoritmalarından SVM ve Extra Trees modellerinde %80 seviyesi üzerinde isabet oranı yakalanmıştır. Bu sayede yüksek potansiyel gösteren, yani sorgulattığı çeki, işletme olarak onayladıktan ve teklif yapıldıktan sonra kabul etme ihtimali yüksek olan müşterileri tahmin edilmesi daha etkin, verimli ve doğru yaklaşımlar içerisinde hareket edip aksiyon alarak, işletme bazında işlem hacmine doğrudan katkısı sağlanması amaçlanmıştır.

Benzer Tezler

  1. Bankacılıkta değişim yönetimi

    Change management in banking

    AYDIN ARGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZIM EKREN

  2. Örgütsel sosyal sermaye yatırımlarının önbüro çalışanları üzerine etkisi

    Effects of organizational investments in social capital on frontline employees

    ESRA ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE BANU ELMADAĞ BAŞ

  3. RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data

    İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi

    MUSTAFA ÇAMLICA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR

  4. Modeling customers' online purchasing behavior using clickstream data

    Tıklama verileri kullanılarak müşterilerin online satınalma davranışının modellenmesi

    BAHAR YEŞİLADALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

  5. Predicting lapsing customers with logistic regression approach in retail

    Perakende sektöründe lojistik regresyon yaklaşımıyla kayıp müşteri tahminlemesi

    ÇAĞDAŞ KANAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR