Bankacılık sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile müşteri segmentasyonu ve karlılık tahmini
Customer segmentation and profitability estimation through machine learning methods in the banking industry
Yazar: ESMA ÇIRA
Danışman: DOÇ. DR. ŞÜKRAN ŞEKER
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Bankacılık sektörü = Banking sector ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle dünya çok hızlı gelişim ve değişim süreci içerisine girmiştir. Bu süreç her alanda veri artışını meydana getirmiştir. Bu nedenle verilerin önemi her sektör için artmakta ve birçok sektördeki büyük işletmeler ham verilerden yararlanarak kullanılabilir bilgiye ulaşmaktadır. Bu sektörlerin başında ise bankacılık ve finans sektörü gelmektedir. Özellikle bankacılık sektöründe pazarlama stratejilerinin belirlenmesi için müşterilerin gruplandırılması ve başta büyük hacimli müşteriler olmak üzere elde edilen karın hesaplanması çok önemlidir. Bu çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada kurumsal müşterilerin kullandıkları bankacılık ürünlerinden elde edilen karın tahmini yapılmıştır.  İkinci aşamada kurumsal müşteriler kullandıkları bankacılık ürünlerine göre kümelere ayrılmıştır. Üçüncü aşamada ise segmentlere ayrılan müşteriler için segment bazında tekrar kar tahminlemesi yapılmıştır. Çalışmada 2020 yılının ilk 6 aylık dönemindeki veriler kullanılmıştır. Veri setindeki 1.623 gözlem birimi kurumsal müşterileri ve 27 adet değişkenden 1 tanesi Müşteri ID olmak üzere 26 adet değişken ise müşterilerin kullandıkları bankacılık ürünlerini ifade etmektedir. Çalışma kapsamında ilk olarak veriler üzerinde veri analizi işlemleri yapılmıştır. Veri analizi işlemlerinden sonra bankanın her bir kurumsal müşteriden elde ettiği karı tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmalarından K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Regresyonu, Yapay Sinir Ağları ve Rastgele Orman Algoritmaları, müşteri segmentasyonu yapmak için ise makine öğrenmesi algoritmalarından K-Ortalamalar Algoritması kullanılmıştır. Daha sonra ise segmentlere ayrılan müşterilerde her segment bazında tekrar karı tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmalarından yine K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Regresyonu, Yapay Sinir Ağları ve Rastgele Orman Algoritmaları kullanılmıştır. Birinci aşamada Yapay Sinir Ağları Algoritması en iyi performansı gösterirken segmentasyon sonrası  K-En Yakın Komşu Algoritmasının en iyi performansı gösterdiği görülmüştür.

Abstract:
With the development of technology, the world has entered a period of rapid development and change. This process has led to data growth in every area. Thus, the significance of data increases for every industry, and large businesses in many industry access usable information by using the raw data. The banking and financial sector is one of these industries. In order to determine marketing strategies, especially in the banking sector, the categorization of customers and the calculation of the profit made, especially in terms of large volume customers, are very important. This study consists of three stages. In the first stage, a projection was made of the profit gained from the banking products used by corporate customers.  In the second stage, corporate customers were divided into clusters according to the banking products they use. In the third stage, profit estimates were made for segment for customers who were allocated to customer accounts. Data was used in the first six months of 2020. The 1,623 observation units in the data set refer to corporate customers, while the 26 variables, one of which is a Customer ID, are the banking products used by the customers. The study conducted data analysis on the data first. To estimate the Bank's profit after each corporate client following data analysis, we have used K-Nearest Neighbor, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks and Random Forest Algorithms in machine learning algorithms to estimate the profitability of each client; and K-Means algorithm in machine learning algorithms to perform customer segmentation. Then from machine learning algorithms, we used K-Nearest Neighbor, Support Vector Regression, Artificial Neural Networks, and Random Forest Algorithms to predict the profit again on a per-segment basis for the segmented customers. In the first stage, the Neural Networks Algorithm performs best, while the K-Nearest Neighbor Algorithm is seen best after segmentation.