Vadeli mevduat hesabı aboneliği tahmini makine öğrenmesi yaklaşımı
Machine learning approach to time deposit account subscription prediction
Yazar: HİKMET SELİM TALU
Danışman: PROF. DR. FATMA NOYAN TEKELİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bankacılık = Banking ; İstatistik = Statistics
Dizin: Bankacılık = Banking ; Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Bankacılık sektörü, teknolojik gelişmelerle birlikte müşteri taleplerini daha iyi anlama ve finansal ürünlerini bu taleplere göre şekillendirme konusunda büyük bir dönüşüm yaşamaktadır. Bu dönüşümün temelinde bankanın gelirlerini mevcut gelirlerin üstüne çıkarmak ve çeşitli istatistiksel ve makine öğrenmesi teknikleriyle müşterilerinin yararlanabileceği fırsatları önceden tahmin ederek onlara sunmak yer alır.
Bu çalışmada öncelikle bankanın en önemli gelir kalemlerinden olan vadeli mevduat hesabından ve bunların hem müşteri hem de banka üzerindeki etkilerinden bahsedilmiştir. Daha sonra makine öğrenmesi ve makine öğrenmesinin alt dalı olan derin öğrenme modeli kavramları üzerinde durulmuştur.
Uygulama bölümünde ise "UCI Machine Learning Repository" sitesinden alınan veri ile geliştirilen modelde vadeli mevduat hesabı alacak müşterileri makine öğrenmesi ve derin öğrenme kullanarak tahminleyen bir yapı oluşturulmuştur.
Python açık kaynak dilinin kullanıldığı uygulamada değişkenlerin türleri belirlenmiş, özet istatistikleri incelenmiş, özellik mühendisliği ile yeni bir değişken eklenmiş ve değişkenler ölçeklendirilip dummy değişkenler türetilerek model aşamasına geçilmiştir. Model aşamasında yaygınca kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları ile bir model havuzu oluşturulmuş ve içlerinden en başarılı sonucu veren 5 model geliştirilerek sonuçları kıyaslanmıştır.
Oluşturulan modellerde banka müşterilerinin vadeli mevduat hesabı alıp almayacakları müşterilerin demografik, banka kredi ve aranma verilerine bakarak tahminlenmektedir.
Çalışmada verinin %20'si test %80'i eğitim verisi olarak kullanılmıştır. Verinin genel yapısı ilk oluşturulan sonuç çıktılarına göre incelendiğinde verinin yanıt değişken bazında dengesiz bir yapıda olması sebebiyle modeller dengesiz veri üzerine alınacak aksiyonlar ile de ayrıca ele alınmıştır.
Uygulama üzerinde yapılan veri analizi ve model sonuç çıktıları neticesinde en yüksek skorlu model %91'lik doğru tahminleme başarısı göstermiştir. Yüksek skor değerlendirmelerinin yanı sıra bankanın gelir gider dengesinde alacağı aksiyon kararlarına göre hata metriklerinin farklı bir şekilde de değerlendirilebileceği ve bu değerlendirme sonucunda diğer modellerin de tercih edilebileceği üzerine yorumlamalar yapılmıştır.

Abstract:
With technological developments, the banking sector is experiencing a major transformation in better understanding customer demands and shaping financial products according to these demands. The basis of this transformation is to increase the bank's revenues above the current revenues and to predict and present the opportunities that its customers can benefit from with various statistical and machine learning techniques.
In this study, first of all, time deposit account, which is one of the most important income items of the bank, and their effects on both the customer and the bank are mentioned. Then, the concepts of machine learning and deep learning model, which is a sub-branch of machine learning, were emphasized.
In the application part, a structure was created that predicts the customers who will receive a term deposit account using machine learning and deep learning in the model developed with the data obtained from the UCI Machine Learning Repository site.
In the application where Python open source language was used, the types of variables were determined, summary statistics were analyzed, a new variable was added with feature engineering, the variables were scaled and dummy variables were derived and the model phase was started. At the model stage, a model pool was created with widely used machine learning algorithms, and 5 models that gave the most successful results were developed and their results were compared.
In the models created, whether bank customers will get a term deposit account is predicted by looking at the customers' demographic, bank loan and calling data.
In the study, 20% of the data was used as test data and 80% as training data. When the general structure of the data was examined according to the first generated results, the models were also handled with the actions to be taken on the unbalanced data, since the data had an unbalanced structure on the basis of the response variable.
As a result of the data analysis and model results performed on the application, the highest scoring model showed an accurate prediction success of 91%. In addition to high score evaluations, comments were made that error metrics could be evaluated differently depending on the action decisions to be taken by the bank in the income-expenditure balance and that other models could be preferred as a result of this evaluation.