Veri madenciliği makine öğrenmesi algoritmaları ile telekom sektöründe sosyal ağ analizi
Social network analysis in telecom industry with data mining machine learning algorithms
Yazar: ÜLKÜ FATMA GÜRSOY
Danışman: PROF. DR. MUHAMMET KURULAY ; DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Mobil telekomünikasyon sektörü = Mobile telecommunication market

Özet:
Telekom sektörü içerisinde müşteri terk etme davranış tahmininin yapılması, aktif olarak üzerinde çalışılan bir araştırma konusudur. Müşteri terk etme davranışının başarılı bir şekilde önceden tahmin edilmesi için, genellikle müşterilerin telekom altyapısını kullanma davranışlarından elde edilen öznitelikler kullanılmaktadır. Öte yandan, müşterilerin kendi aralarında yaptıkları iletişim verilerinin oluşturduğu karmaşık ağlar ve bu ağlardan elde edilecek öznitelikler de, müşteri terk etme davranışını etkileyebilecek niteliktedir. Bu araştırma kapsamında, telekom altyapıları üzerinde müşterilerin etkileşimi sonucunda oluşan karmaşık ağlar üzerinde, sosyal ağ analizi (social network analysis - SNA) teknikleri kullanılarak, müşteri terk etme davranışı tahmininde kullanılabilecek öznitelikler önerilmektedir. Önerilen bu öznitelikler hesaplanarak, telekom altyapısına ait özniteliklerle beraber modele dahil edilmiştir. Böylece müşteri terk tahmin modelinin başarısının arttırılması hedeflenmiştir. Bunun yanı sıra, müşteri terk etme davranışını tahmin edebilecek bir veri analizi iş süreci yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntemin bir prototip uygulaması geliştirilmiş ve müşteri terk etme davranış tahminindeki başarısı, deneysel çalışmalarla karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma kapsamında, bir telekom sektörü firmasına ait anonimleştirilmiş veri seti kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin başarılı tahminler yapabildiğini ve kullanılabilir bir yöntem olduğunu ortaya koymaktadır. Geliştirilen prototip uygulamada, müşteri terk etme davranışı tahminindeki performans ve tutundurma modellerinin performansı, doğruluk metriklerine dayalı olarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen iş süreci yazılım platformunun kullanılabilir olduğunu göstermektedir.

Abstract:
In the telecommunication industry, the prediction of customer churn behavior is a subject of active research. Features derived from customers' use of telecom infrastructure are often used to predict customer churn behavior. On the other hand, the complex networks created by the communication data between the customers and the features to be obtained from these networks can also affect customer churn behavior. Within the scope of this research, features, which are used to predict customer churn behavior by using Social Network Analysis (SNA) techniques on complex networks formed as a result of customer interaction on telecom infrastructures, are proposed. These proposed features are calculated and included in the model together with the features of the telecom infrastructure. Thus, it is aimed to increase the success of the customer abandonment prediction model. In addition to that, a data analysis workflow method that can predict customer churn behavior is suggested. A prototype application of the proposed method was developed and its success in predicting customer churn behavior was evaluated with experimental studies. In this study, an anonymized data set belonging to a telecom industry firm is used. The results obtained show that the proposed method can make successful predictions and is usable. In the developed prototype application, the performance of customer churn behavior and promotion model prediction was examined based on accuracy metrics. The results show that the proposed business process software platform is available.