Vadeli hesap ürünü kullandırılma kararını müşterilerin özelliklerine göre sınıflandırarak en iyi modelin oluşturulması
Creating the best model by classifying the decision of providing installment credit based on customer characteristics
Yazar: ESMA BÜŞRA ZARALIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. OKAN YAŞAR
Bahçeşehir Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bankacılık = Banking

Özet:
Bankalar, müşterilerine kâr elde ettirebilmek ve elde edilen kâr üzerinden banka gelirini arttırabilmek için çeşitli ürünler sunarlar. Vadeli hesap ürünü müşterilerin sıkça kullandığı bankacılık ürünüdür. Bankalar, belirli bir değerlendirme ölçütüne göre müşteriye vadeli hesap açma kararını verirler. Bu kararı etkileyen birçok faktör bulunmaktadır. 
Bu çalışmanın amacı; bireysel müşterilerin kendilerine sunulan ürünleri seçim kararlarını sınıflandırmaktır. Sunulan ürünler kapsamında vadeli hesaplar ve bankanın sunduğu kampanyalar  ürününe başvurduklarında ya da bankanın onlara sunduğu kampanyalarla bu ürünün kullanım kararını sınıflandırmaktır. 
Bu tez çalışmasında, birden fazla veri madenciliği modelleri kullanılarak müşterilerin vadeli hesap ürünü kullanma kararlarını sınıflandırmak için ölçüm gerçekleştirilmiş, ölçüm sonuçlarına dayanarak en iyi model tespit edilmiş ve müşteri davranışı tahmini konusunda finansal kuruşlara önemli bir yol gösterecek olup farklı alanlara uygulanabilmesi adına fayda sağlanmıştır.
Uygulamada, 1000 kayıt ve 16 adet nitelik kullanılmıştır. Kullanılan veriler neticesinde yaş ve eğitim seviyesinin vadeli hesap açma kararında önemli bir rol oynadığı görülmüştür. Karar ağacından çıkarılan kurallar neticesinde bu durum desteklenmiştir. Naive Bayes, SMO, Random Forest, J48, Ibk, MultilayerPerceptron, Random Tree,Bayes Net algoritmaları kullanılmıştır.
Beyan edilen net gelir ve yatırılacak tutarın karar verme mekanizması üzerindeki ortak özellik olarak göze çarparken yaş ve eğitim düzeyinin aynı derecede önem aksettirmediği görülmüştür.
Müşterilerin özelliklerine dayalı olarak vadeli hesap ürünü kullanım kararını sınıflandırmak için farklı bir yaklaşım sunarak, finansal kuruluşların müşteri davranışı tahmininde daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmelerine yardımcı olacaktır.

Abstract:
Banks offer various products to their customers in order to generate profit and increase their income. Time deposit accounts are a commonly used banking product. Banks make decisions on whether to open a time deposit account for a customer based on specific evaluation criteria. There are many factors that influence this decision.
The aim of this study is to classify individual customers' choices of the products offered to them. This includes classifying their decisions to apply for time deposit accounts or to make use of the campaigns offered by the bank for this product.
In this thesis, measurements were conducted using multiple data mining models to classify customers' decisions to use time deposit account products. Based on the measurement results, the best model was identified, which is expected to provide valuable insights for financial institutions in predicting customer behavior, and it can be beneficial in various fields.
In the application, 1000 records and 16 attributes were used. The data analysis revealed that age and education level play a significant role in the decision to open a time deposit account, which was supported by rules extracted from the decision tree. Various algorithms, including Naive Bayes, SMO, Random Forest, J48, Ibk, Multilayer Perceptron, Random Tree, and Bayes Net, were employed.
While declared net income and the amount to be deposited emerged as common factors in the decision-making mechanism, it was observed that age and education level did not hold the same level of importance.
By offering a different approach to classify the decision to use time deposit account products based on customer characteristics, this study will assist financial institutions in obtaining more accurate and reliable results in predicting customer behavior.