Makine öğrenmesi yöntemleri ile faizsiz finansman sektöründe müşteri kayıp tahmini: Churn analizi
Customer loss forecast in the interest free finance sectorwith machine learning methods: Churn analysis
Yazar: AYŞEGÜL KABA
Danışman: PROF. DR. BARIŞ AŞIKGİL
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Avrupa'nın birçok ülkesinde uygulamada olan faizsiz finans sisteminin tercih
edilmesinde, ihtiyaçların hızlı ve kolay karşılanabilmesi en önemli sebepler
arasındadır. Gayrimenkul, taşıt ve iş yeri satışını kolaylaştırmak için oluşturulan
faizsiz finans sistemi dünyada olduğu gibi Türkiye'de de giderek yaygınlaşmaktadır
ve rekabet her gün artmaktadır.
Günümüz iş dünyasında faizsiz finans sistemine öncülük yapan ve sektörde kendine
yer edinmeye çalışan firmaların sürekliliği sağlayabilmesi için sistemden ayrılacak
müşterilerin tahmini (Churn Analizi) oldukça önemlidir. Makine öğrenme uygulamaları
da bu konuda aktif bir şekilde kullanılmaktadır. Sektörün hızlı bir gelişme sürecinde
olması ve firmalar arası rekabetin büyüklüğü nedeniyle ayrılacak müşterilerin analiz
ve tahmini faizsiz finans sektöründe yoğun bir şekilde yapılmaktadır.
Bu çalışmanın amacı, faizsiz finans sisteminde yaşanılan kayıpları incelemek ve en
iyi kayıp tahminini veren modeli oluşturmaktır. Çalışma, faizsiz finans sektöründeki
öncü firmanın 2020 yılına ait verilerini içermektedir. Çalışmada kullanılan veri kümesi
18507 müşteriye ait olup, 14 etkin özellik içeren değişkenlerden oluşmaktadır. Makine
öğrenmesi yöntemleri ile modeli kurmadan önce müşteri kaybına sebep olabileceği
düşünülen değişkenler, keşifsel veri analizi ile incelenmiştir. Müşteri kaybına sebep
olabileceği düşünülen veriler ve Churn değişkeni ile model oluşturulmadan önce veri
kümesi %75-%25 oranında bölünerek Lojistik regresyon (LR), K en yakın komşu
(KNN) ve Destek vektör kümeleri (SVM) ile en iyi performans veren model
incelenmiştir.
Anahtar Kelimeler: Müşteri kayıp analizi, makine öğrenimi, sınıflandırma, faizsiz
finans sektörü

Abstract:
One of the most important reasons for the preference of interest-free financial
systems, which are in practice in many European countries, is that the needs can be
met quickly and easily. The interest-free finance system, which was created to
facilitate the sale of real estate, vehicles and workplaces, is becoming increasingly
widespread in Turkey as well as in the world, and competition is increasing day by
day.
In order for companies that are leading interest-free financial systems in today's
business world and trying to gain a place in the sector to ensure continuity, the
forecast of customers who will leave the system (churn analysis) is very important.
Machine learning applications are also actively used in this regard. Due to the fact
that the sector is in a rapid development process and the size of competition between
companies, the analysis and prediction of customers who will leave is carried out
intensively in the interest-free financial sector.
The aim of this study is to examine the losses experienced in the interest-free finance
system and to create the model that gives the best loss estimation. The study includes
the data of the leading company in the interest-free finance sector for 2020. The
dataset used in the study belongs to 18507 customers and consists of variables
containing 14 active features. Before building the model with machine learning
methods, the variables that are thought to cause loss of customers were examined
with exploratory data analysis. Before creating the model with the data that is thought
to cause customer loss and the Churn variable, the data set was divided by 75%-25%
and the best performing model was examined with Logistic regression (LR), K nearest
neighbor (KNN) and Support vector sets (SVM).
Keywords: Customer loss Analysis, Machine Learning, Classification, interest-free
finance sector