Banka müşterilerinin bireysel kredi kullanım alışkanlıklarına göre kümelenmesi
Clustering of bank customers according to the individual credit usage habits
Yazar: İLKBEN TÜFEKÇİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR
Bahçeşehir Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bankacılık = Banking ; Bireysel krediler = Consumer loans ; Hiyerarşik kümeleme = Hierarchical clustering ; Kümeleme analizi = Cluster analysis

Özet:
İş dünyasında, teknolojinin gelişmesi ile piyasa koşulları zorlaşmış, piyasaya giren şirketlerin sektöre yaklaşımları değişmiş bu da rekabet ortamını iyice arttırmıştır. Rekabetin bu derece zorlu olduğu sektörlerde şartlar şirketleri daha etkili rekabet yöntemleri bulmaya zorlamıştır. Hızla gelişen teknoloji rüzgarını arkasına almayı hedefleyen şirketler teknolojik dönüşüm adımlarını zaman kaybetmeden atmaya başlamıştır.
Teknolojik dönüşüm, şirketler için en önemli gücün sahip oldukları bilgi olduğunu keşfetmelerini sağlamıştır. Bilgi ise sahip olunan verilerin anlamlı hale dönüştürülmesi ile elde edilir. Bu da çağımız teknolojisinin bizlere sunduğu imkanlar ile tüm verilerin kayıt altında tutulabilmesini sağlar. Veri depolama sistemlerinde tutulan veriler, veri madenciliği sistemlerinde işlenerek anlamlı bilgiler haline dönüştürülürler. Elde edilen bu bilgiler ışığında şirketler bulundukları sektörde rekabet avantajı sağlamaktadırlar.
Bu tez çalışması bankacılık sektöründe yapılmıştır. 66169 bireysel kredi müşterilerinin; yaş aralığı, cinsiyet, başvuru şehri, medeni hal, eğitim durumu, çalışma şekli, banka müşterisi olup olmadığı, bireysel kredi başvuru kanalı ve kredi performansı gibi dokuz farklı özelliği ele alınarak veri madenciliği yöntemlerinden kümeleme algoritması kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada veri madenciliği yazılımı olarak SPSS Modeler kullanılmış ve bireysel kredi müşterilerinin gruplanmasına yönelik bir uygulama gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme, Bireysel Krediler, SPSS Modeler, Kanuni Takip

Abstract:
In the business world, with the development of technology, market conditions have become difficult, and the approach of the companies entering the market to the sector has changed and this has made the competitive environment even more difficult. In sectors where competition is so tough, conditions have forced companies to find more effective methods of competition. Companies aiming to take the rapidly developing technology wind behind them have started to take technological transformation steps without losing time.
Technological transformation has enabled companies to discover that the most important power for companies is their knowledge. Knowledge, on the other hand, is obtained by transforming the acquired data into meaningful. This ensures that all data can be recorded with the possibilities offered by our modern technology. The data kept in data storage systems are processed in data mining systems and transformed into meaningful information. In the light of this information obtained, companies provide a competitive advantage in their sector.
This thesis study has been conducted in the banking sector. 66169 retail loan customers; nine different characteristics such as age range, gender, city of application, marital status, educational status, working style, whether there is a bank customer, individual loan application channel and loan performance were analyzed using the clustering algorithm, one of the data mining methods. In the study, SPSS Modeler was used as data mining software and an application was carried out for the evaluation of retail loan customers.

Keywords: Data Mining, Clustering, Personal Loans, SPSS Modeler, Legal Tracking