Tele-bankacılık için potansiyel müşteri tahmininde sınıflandırma algoritmalarının performans analizi
Performance analysis of classification algorithms for the prediction of potential tele-banking customers
Yazar: ALPARSLAN GÖKTÜRK GÜNEŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALEV MUTLU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bankacılık = Banking ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Tele pazarlama herhangi bir satış personelinin telefon aracılığıyla müşterilerine ürün yada hizmet satmak için kullandığı bir doğrudan pazarlama yöntemidir. Bu doğrudan pazarlama yönteminde amaç satılması planlanan bir ürünün reklam, tanıtım ve pazarlama çalışmaları yardımıyla doğrudan hedef kitleye ulaştırılmasını sağlamaktır. Günümüzde müşteri tepkilerinin ölçülmesine imkan veren bu doğrudan pazarlama yönteminin bankacılık sektöründe kullanımı her geçen gün artmaktadır. Bankalar tele pazarlama aracılığıyla müşterileriyle aracı olmadan doğrudan iletişime geçebilmektedir. Fakat kullanılan bu yöntemdeki en büyük sorun bankanın mevcut müşterileri arasında, yeni sunacağı teklifi kabul edebilecek potansiyel müşterilerin tam olarak bilinmemesidir. Çalışma kapsamında potansiyel müşterilerin tespiti için banka tarafından toplanan veriler üzerinde tahmin edici bir model geliştirilmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti Portekiz merkezli bir bankanın tele-bankacılık verileridir. Bu Veriler 2008 ile 2010 yılları arasında Paulo Cortez ve Sergio Moro tarafından oluşturulmuştur. Kullanılan veri seti 45.211 satır 17 sütun, 1 bağımlı ve 16 adet bağımsız değişkenden oluşmaktadır. Elde edilen veriler üzerinde kategorik verilerin sayısallaştırılması işlemleri, eksik verilerin doldurulması, normalizasyon gibi veri işleme yöntemleri uygulanmıştır. Geliştirilen bu model Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Karar Ağaçları, Rastgele Orman, Naive Bayes, K-En Yakın Komşu sınıflandırma algoritmalarına tabi tutularak modelin performans değerleri ölçülmüştür. Yapılan ölçümler sonucunda Rastgele Orman algoritması \% 90,21 doğruluk skoru ile diğer algoritmalar arasında en yüksek performans değerini göstermiştir. Verilerin hazırlanmasında ve modellenmesinde Jupyter Notebook programı kullanılmıştır.

Abstract:
Telemarketing is a direct marketing method that any salesperson uses to sell products or services to their customers over the phone. The purpose of this direct marketing method is to ensure that the advertising, promotion and marketing activities of a product planned to be sold are delivered directly and non broker to the target audience. The use of this direct marketing method which allows measuring the reactions of customers is increasing day by day in the banking sector. Banks can directly communicate with their customers through telemarketing. However, the biggest problem in this marketing method used is that the potential customers who can accept the new offer among the existing customers of the bank are not fully known. In this study, a predictive model was developed on the data collected by the bank to identify potential customers. The data set to be used in this study is the telemarketing data of a Portugal-based bank. This data set that was created by Paulo Cortez and Sergio Moro contains 45.211 row, 17 column. Data were applied methods such as digitizing categorical data, filling in missing data, and normalization. To compare accuracy score among classification algorithm, Naive Bayes, Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forest, Logistic Regression, K-Nearest Neighbor classification algorithms was applied to this developed predictive model and the performance values of the model were measured. Random Forest algorithm was produced \% 90.21 accuracy score in among classifier algorithms. All experiment in this study are carry out on the Jupyter Notebook platform.