Customer transaction predictive modeling via machine learning algorithms
Yapay öğrenme yöntemleri ile müşteri işlem tahmini modeli
- Tez No: 790652
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNA ÇAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Hibrid algoritmalar, Makine öğrenmesi, Öznitelik seçimi, Öznitelik çıkarma, Hybrid algorithms, Machine learning, Attribute selection, Feature
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Mef Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Instruction-based fine-tuning of open-source LLMs for predicting customer purchase behaviors
Açık kaynaklı LLM'lerin müşteri satın alma davranışlarını tahmin etmek için talimat bazlı ince ayarı
HALİL İBRAHİM ERGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
- Örgütsel sosyal sermaye yatırımlarının önbüro çalışanları üzerine etkisi
Effects of organizational investments in social capital on frontline employees
ESRA ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE BANU ELMADAĞ BAŞ
- A time aware behavioral clustering for retail customer segmentation: A methodological improvement over CLTV-based classification
Retail customer segmentation: A methodological improvement over CLTV-based classification
MOMPOLOKI BANYANA TLHALEFANG
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ŞENOL
- Perakende sektöründe veri madenciliği teknolojisinin müşteri ilişkileri yönetiminde kullanılmasına ilişkin bir uygulama
An application regarding the use in customer relationship management of data mining technology in retail industry
PINAR ARSLAN
Doktora
Türkçe
2025
İşletmeNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESEN GÜRBÜZ