Yapay sinir ağları ile bir telekom firması müşterilerine ait müşteri kaybı analizi
Customer churn analysis of a telecom company by using artificial neural network
- Tez No: 928490
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Günümüzde gelişen teknoloji ile firmalar müşterilerinin verilerini toplayarak ve analiz ederek onlar hakkında çok daha fazla bilgiye sahip olmaya başlamışlardır. Verilerini analiz ettikleri insanları hem potansiyel müşteri olarak belirleyebilir, onlara özel ürünler önerebilir hem de mevcut müşterilerinin sadakatini arttırıcı çalışmalar yapabilirler. Müşterilerinin verilerini doğru modelleyebilen firmalar, üyeliklerini iptal edip artık onları kullanmayacak müşterileri de önceden tespit ederek bu kişilere özel çalışmalar yapabilirler. Bugün herkes en çok vakit geçirdiği ve neredeyse tüm verilerini barındırdığı cep telefonları için bir operatör kullanmak zorundadır. Bu yüzden de telekom firmaları en fazla müşteri verisine sahip firmaların başında gelirler. Bu tez çalışmasında, veri madenciliği kullanılarak bir telekom firmasına ait müşterilerin kayıp analizleri yapılmıştır. Yapay sinir ağları yöntemi ile yapılan bu çalışmada telekom firmasının hangi müşterilerini kaybedeceğinin tahmin edilebilmesi hedeflenmiştir.
Özet (Çeviri)
With today's developing technology, companies began to learn more about their customers by collecting and analyzing their data. They can identify the people they analyze data as potential customers, offer them special products, and work to increase the loyalty of their existing customers. Companies that can model their customers' data correctly can identify customers who will cancel their membership and no longer use them, and can work specifically for them. Today, everyone should use an operator for mobile phones. Therefore, telecom companies are among the companies with the most customer data. In this thesis, churn analyzes of customers of a telecom company were made using data mining. In the study conducted with artificial neural networks method, it was aimed to predict which customers of the telecom company will be lost.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz
Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry
KUBİLAY KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile telekom müşteri kayıp tahmini analizi
Telecom customer churn predict analysis with machine learning methods
DAMLA TUĞBA SARP
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE NALAN BİLİŞİK
- Fraud Detection in mobile communication networks using data mining
Veri madenciliği yardımıyla mobil telekomünikasyon şebekelerinde sahtekarlık tespiti
BÜLENT KUŞAKSIZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ. ADEM KARAHOCA
- Makine öğrenmesi yöntemleriyle müşteri kayıp analizi
Customer loss analysis with machine learning methods
ZERRİN ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUAMMER AKÇAY
- Kablosuz yerel alan ağlarında MAC katmanında analitik yöntem kullanarak performans geliştirme
Performance evaluation with using analytic method in MAC layer for wireless local area networks
HACI BAYRAM KARAKURT
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL KOÇAK