Veri madenciliğinde bağlılık
Churn analysis using data mining techniques
Yazar: YILDIZ KOÇTÜRK
Danışman: PROF. DR. EŞREF ADALI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı bilgiyi ortaya çıkarma sürecidir. Veri madenciliğinin en yaygın kullanıldığı alanlardan biri, ayrılma eğilimi gösteren müşteri kesitini belirlemedir. Ayrılma eğilimini gösteren müşteri kesitini belirleme, şirketlerin bu müşterilere özel kampanyalarını geliştirmelerini sağlamaya yöneliktir.Yapılan bu çalışmada, bireysel emeklilik müşterilerinin çeşitli niteliklerdeki bilgilerini inceleyerek, kaybedilmiş müşteri profili veri madenciliği yöntemleriyle ortaya çıkarılmaya çalışılacaktır.Çalışmada, karar ağaçları yöntemi kullanılmıştır. Karar ağaçları ile veri kümesindeki olaylar özelliklerine göre sorgulanır ve kurallar oluşturulur. Amaç, birbirinden bağımsız gözüken veriler arasındaki ilişkiyi çözmektir. Veri kümesinde gizlenmiş kurallar mevcuttur ve karar ağacı oluşturulurken bu kurallar ortaya çıkarılır. Karar ağacının doğruluğunu hesaplamak için ilgili veri kümesi ikiye bölünür. Bu kümelerden biri ile ağaç oluşturulur ve diğeri ile ağaç test edilir. Böylelikle karar mekanizmasına ne kadar güvenileceği bilgisi elde edilir.İnceleme sırasında 26.858 adet müşterinin bilgileri üzerinde bu yöntemle çalışmalar yapılmıştır. Bu yöntemle ortaya çıkan kurallar test edilerek doğruluk oranları ortaya çıkarılmış, bunlar istatiksel tablolarla göz önüne konmuştur.Karar ağaçları genelde bu tip konularda sebep ortaya çıkarma konusunda oldukça güçlüdür. Bu sebeple, çalışmanın en son bölümünde kural tabloları incelenerek, müşteri kayıplarının sebepleri ve ne zaman gerçekleştiği bilgisine ulaşılmaya çalışılacaktır.

Abstract:
Data mining is the process of finding hidden and unknown patterns in huge amount of data. Data mining has a wide application area such as marketing, banking and finance, medicine and manifacturing. Churn analysis is a common application area of data mining. Churn modeling is predicting which customer will leave the company. This allows companies to increase customer loyalty by producing special campaings.In this study, some data attributes of Individual Pension Savings and Investment System customers are investigated and churned customer profile is stated by using data mining methods.The decision tree method is used in this study. The instances in data sets are inquired according to their attributes and the rules are created. The aim of this inquiry is to figure out the relationship between data that seem to be totally distinct from each other. In the data sets some rules are hidden inherently; and in the course of creating the decision tree, these rules are revealed. In order to calculate the accurancy of the desicion tree, the related data set is divided into two. One of these sets serves the creation of the tree and the other is used to test it.Total number of data, which is examined through this analysis, is 26858. The rules obtained from the analysis are tested on the test data and the error and correctness rates are found and statistically measured.Desicion tree algorithms are powerful to find the causes of certain problems associated with their human ? readable rule tables. These rule tables are examined to learn the cause, and time of customer churn.