K-means algoritması ile müşteri profilinin belirlenmesi
Customer profile extraction with K-means algorithm
Yazar: MERVE GÜNAYDIN
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bankacılık = Banking ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bankacılık = Banking ; K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; Kredi kartları = Credit cards ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Veri madenciliği = Data mining ; Ward kümeleme yöntemi = Ward cluster method ; Ward yöntemi = Ward method

Özet:
Bilgi teknolojisinde ve veri boyutunda meydana gelen hızlı gelişim ve değişim ile büyük veri kümelerinden değerli bilgileri çıkarmak için güçlü ve çok yönlü araçlara ihtiyaç duyulmaktadır. Veri Madenciliği, büyük ve karmaşık veri yığınları içerisindeki faydalı bilgileri keşfetme sürecidir.
Bu tez çalışmasında veri madenciliğinin bankacılık ve pazarlama alanındaki fonksiyonu incelenmiştir. Temel amaç, heterojen veri kümesi içerisinden homojen müşteri gruplarının ve oluşan müşteri kümelerine özel pazarlama stratejisinin belirlenmesidir. Çalışmada, 18 davranış değişkeni ve 8950 adet müşterinin kredi kartı kullanım davranışını içeren bir banka veri kümesi üzerinde veri madenciliği yöntemlerinden K-Ortalama algoritması kullanılarak kümeleme çalışması yapılmıştır. Analiz sonucunda sekiz müşteri kümesi oluşmuştur. Oluşan sekiz kümenin grup içinde ve gruplar arasındaki anlamlı farklılığın tespiti için SPSS programı kullanılarak Kruskal-Wallis sınaması yapılmıştır. Kümeler arasında bulunan anlamlı farklılıkların hangi küme gruplarından kaynaklandığını bulmak için Tamhane's T2 sınaması uygulanmıştır ve oluşan sekiz kümenin karakteristik özellikleri belirlenmiştir.
Veri hazırlama aşamasında MS Excel, veri ön işleme ve modelleme aşamasında Python ve sonuçların analizi aşamasında IBM SPSS yazılımları kullanılmıştır.

Abstract:
Powerful and versatile tools are needed to extract valuable information from large data sets. With the rapid development and change in information technology and data size. Data Mining is the process of discovering useful information within large and complex data heaps.
In this thesis, the function of data mining in banking and marketing has been examined. The main purpose is to determine the homogeneous customer groups from the heterogeneous data set and the marketing strategy specific to the formed customer clusters. In the study, a clustering study was conducted using the K-Average algorithm, one of the data mining methods, on a bank data set containing 18 behavioral variables and the credit card usage behaviors of 8950 customers. As a result of the analysis, eight customer clusters were formed. Kruskal-Wallis test was performed using the SPSS program to determine the significant difference between and within the group of the eight clusters formed. Tamhane's T2 test was applied to find out which cluster groups caused the significant differences between clusters and the characteristics of the eight clusters formed were determined.
MS Excel in the data preparation phase, Python in the data pre-processing and modeling phase, and IBM SPSS software in the analysis of the results.