Dengesiz veri seti ile bir e-ticaret şirketi için satın alma eğilimi tahmini
Prediction of propensity to buy for an e-commerce company with an unbalanced dataset
Yazar: ZEYNEP RENDECİ
Danışman: DOÇ. DR. GÜLDER KEMALBAY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Büyük veri = Big data

Özet:
Günümüzde çevrimiçi alışveriş alışkanlıklarının artması ile müşteriler, birçok farklı 
firmanın ürününe ulaşarak fiyat karşılaştırması yapmaları sonucunda satın almaya 
karar vermektedirler. Bu durum e-ticaret şirketleri arasında rekabeti arttırırken, 
geçmiş alışveriş verilerinden hareketle müşterilerin gelecekteki satın alma 
eğilimlerini tahmin etmenin önemini ortaya çıkarmıştır. Müşteriler, tüm 
alternatifleri inceledikten sonra bile fiyatta veya kalitede beklenti sebebi ile 
alışveriş yapmadıkları bilinmektedir. Bu nedenle, müşteri davranışlarını, isteklerini 
tahmin etmek, müşteriye uygun iletişim ve pazarlama faaliyetleri yapmak 
firmaların pazardaki satış performansını artırmaktadır. Satış performansını 
artıracak analitik çözümlerden biri de müşterilerin satın alma eğiliminin tahmin 
edilmesidir. Satın alma eğilimi verisinde genellikle sınıf dengesizliği problemi ile 
karşılaşılmaktadır.
Sınıf dengesizliği problemi, sınıflandırma analizinin performansını düşürürken 
yanlı tahmin yapılmasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, sınıf dengesizliğine 
sahip bir veri seti üzerinden sınıflama analizi yapılacaktır. Çalışmada, dengesiz veri 
problemini gidermek için iki farklı yöntem kullanılacaktır: İlki, dengesiz veri seti 
için en uygun kesim noktası ROC analizi ile bulunacaktır. İkincisi, yeniden 
örnekleme teknikleri kullanılarak veri seti dengeli hale getirilecektir. ROC analizi 
için Youden indeksi, duyarlılık=kesinlik kriteri; yeniden örnekleme teknikleri için 
aşırı örnekleme alt örnekleme ve sentetik veri üretilmesi kullanılacaktır. Dengesiz 
veri setini sınıflandırmak için lojistik regresyon analizi yöntemi kullanılacaktır. 
Araştırmanın amacı, dengesiz veri seti ile sınıflandırma analizi yaparken ROC
analizi ve yeniden örnekleme tekniklerinin model performansına etkisini incelemek 
ve en başarılı performans gösteren modeli belirlemektir. Çalışmanın yöntemi, bir 
e-ticaret şirketine ait veri seti üzerinde uygulanacaktır. Çalışmadan elde edilecek 
sonuçlara göre, müşterilerin alışveriş yapma ya da yapmama eğilimlerini 
sınıflandırmanın e-ticaret şirketlerinin pazarlama faaliyetlerine yön vererek
karlarını arttırmalarına yardımcı olması umulmaktadır.

Abstract:
Today, with the increase in online shopping habits, customers decide to purchase 
as a result of price comparisons by reaching the products of many different 
companies. While this situation increases the competition among e-commerce 
companies, it has revealed the importance of predicting the future purchasing 
tendencies of customers based on past shopping data.
Class imbalance problem is usually encountered in purchasing propensity data. This 
problem reduces the performance of classification analysis and causes biased 
estimation. In this study, classification analysis will be done on a data set with class 
imbalance. Two different methods will be used to solve the unbalanced data 
problem: First, the most suitable cutoff point for the unbalanced data set will be 
found by ROC analysis. Second, the data set will be balanced using resampling 
techniques. Youden Index, and recall=precision criterion will be used for ROC 
analysis. Over sampling, under sampling and synthetic data generation will be used
for resampling techniques. The unbalanceed data set will be classified by logistic 
regression analysis method. The aim of the research is to examine the effect of ROC 
analysis and resampling techniques on the model performance while performing 
classification analysis with an unbalanced data set and to determine the model with 
the most successful performance. The method of the study will be applied on the 
data set of an e-commerce company. According to the results of the study, it is 
hoped that predicting customers' propensity to buy will help e-commerce 
companies to increase their profits by directing their marketing activities.