Geri Dön

Büyük veri analitiği ile müşteri davranışlarının tahmin edilmesi

Prediction of customer behavior with big data analytics

  1. Tez No: 970563
  2. Yazar: SULTAN TÜRKMEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL TEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ostim Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, büyük veri analitiği tekniklerinin müşteri davranışlarının tahmin edilmesindeki rolü incelenmiştir. Dijitalleşme ile birlikte artan veri hacmi, işletmelere müşteri eğilimlerini analiz etme ve geleceğe yönelik stratejiler geliştirme fırsatı sunmaktadır. Çalışma kapsamında veri toplama, işleme, modelleme ve tahmin süreçleri detaylı olarak ele alınmış; Hadoop, Apache Spark, NoSQL veri tabanları ve Python gibi teknolojilerin etkinliği değerlendirilmiştir. Regresyon, sınıflandırma ve zaman serisi analizleri gibi makine öğrenimi algoritmaları uygulanmış; bu modellerin performansları çeşitli metriklerle karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, büyük veri analitiği sayesinde müşteri memnuniyetinin artırılması, müşteri kaybının azaltılması ve pazarlama stratejilerinin kişiselleştirilerek optimize edilmesi gibi alanlarda önemli katkılar sağlandığını ortaya koymuştur. Ayrıca analiz sonuçlarının görselleştirilmesi, karar vericilere veri odaklı stratejik planlama yapabilme imkânı sunmaktadır. Bu çalışma, büyük veri analitiğinin işletmelere rekabet avantajı sağlayan sürdürülebilir müşteri yönetimi stratejileri geliştirmedeki potansiyelini vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the role of big data analytics techniques in predicting customer behavior. With the increasing volume of data due to digitalization, businesses gain the opportunity to analyze customer trends and develop forward-looking strategies. The study examines the processes of data collection, processing, modeling, and forecasting in detail, evaluating the effectiveness of technologies such as Hadoop, Apache Spark, NoSQL databases, and Python. Machine learning algorithms such as regression, classification, and time series analysis were applied, and the performances of these models were comparatively analyzed using various metrics. The findings reveal that big data analytics significantly contributes to enhancing customer satisfaction, reducing churn, and optimizing marketing strategies through personalization. Furthermore, the visualization of analysis results offers decision-makers the ability to engage in data-driven strategic planning. This study highlights the potential of big data analytics in developing sustainable customer management strategies that provide businesses with a competitive advantage.

Benzer Tezler

  1. İş analitiğinde tüketici satın alma davranışlarının derin öğrenme modelleri ile tahmini: Uygulamalı bir pazarlama analizi

    Prediction of consumer buying behavior with deep learning models in business analytics: An applied marketing analysis

    ERDİ KAFLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Yönetim Bilişim SistemleriHaliç Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANIL BURCU ÖZYURT SERİM

  2. Predicting customers with higher probability to purchase in telecom industry

    Telekom sektöründe satın alma ihtimali yüksek olan müşterilerin tahmin edilmesi

    GÜZİDE NUR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN

  3. Dijital pazarlamada yapay zekânın rolü: Havacılık sektöründe keşifsel bir araştırma

    The Role of artificial intelligence in digital marketing: An Exploratory research in the aviation industry

    NECATİ ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeBursa Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN NACAR

  4. Tüketici karar süreçlerinde yapay zeka destekli sohbet robotlarının (chatbots) rolü

    The role of AI-supported chatbots in consumer decision-making processes

    FATMANUR PUYTU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İletişim BilimleriMaltepe Üniversitesi

    İletişim Bilimleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. ÜLKÜ İLGİ ELDEM ANAR

  5. Marketing campaign management using machine learning techniques: An uplift modeling approach

    Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak pazarlama kampanyası yönetimi: Artımlı modelleme yaklaşımı

    MELTEM SANİSOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ