Telekomünikasyon sektöründe müşteri kaybı analizi
| dc.contributor.advisor | Tuğrul, Bülent | |
| dc.contributor.author | Kunt, Mehmet Sabri | |
| dc.contributor.department | Mühendislik Fakültesi | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2019-12-13T11:15:36Z | |
| dc.date.available | 2019-12-13T11:15:36Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | Müşteri kaybı analizi, mevcut kullanıcıların analiz edilerek, hizmet veya ürünü kullanmayı bırakma ihtimali yüksek olan müşterilerin tespit edilmesi işlemidir. Potansiyel kitle tespit edildikten sonra, pazarlama ve müşteri ilişkileri departmanları ile ortak çalışma yapılarak, müşteriyi memnun edecek kampanya veya promosyon çalışmalarının yapılmasına zemin hazırlanır. Müşteri kaybı analizi, telekomünikasyon, bankacılık, online ticaret gibi müşteri sayısı ile gelir miktarının doğru orantılı olduğu sektörlerinde hayati öneme sahiptir. Bu çalışmada genel olarak ürün veya hizmeti kullanmayı bırakma ihtimali yüksek olan müşterilerin, veri madenciliği altında çalışan karar ağaçları ve onun gelişmiş bir versiyonu olan, random forest yöntemleri ve xgboosting yöntemi ve ayrıca yaygın olarak kullanılan sınıflandırma yöntemlerinden olan naif bayes ve lojistik regresyon yöntemleri ile nasıl tespit edileceği incelenmiştir. Customer loss analysis is the process of identifying customers who are likely to quit using the service or product by analyzing existing users. Once the potential customers are identified, a joint study is carried out with marketing and customer relations departments to prepare the campaign or promotion activities that will satisfy the customer. Customer loss analysis is so important for the sectors that number of customers and income is directly proportional such as telecommunications, banking, online trade. In this study, generally we analyze how to determine the customers who are likely to stop using the product or service by using of decision trees method that is a part of data mining area and Random Forest method that is a advanced version of decision trees and xgboosting as well as the methods of naive bayes and logistic regresyon, one of the commonly used classification methods. | tr_TR |
| dc.identifier.endpage | 79 | tr_TR |
| dc.identifier.startpage | 01 | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/68658 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | tr_TR |
| dc.subject | Müşteri kaybı analizi | tr_TR |
| dc.subject | Lojistik regresyon | tr_TR |
| dc.subject | Customer loss analysis | tr_TR |
| dc.subject | Logistic regression | tr_TR |
| dc.title | Telekomünikasyon sektöründe müşteri kaybı analizi | tr_TR |
| dc.title.alternative | Churn analysis in telecommunication sector | tr_TR |
| dc.type | masterThesis | tr_TR |