Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÖZLEM ODABAŞ
Danışman: KASAPBAŞI MUSTAFA CEM
Özet:Veri madenciliği, çok büyük veri kümeleri içinden anlamlı bilgi çıkartma sürecidir. Günümüzde de hızla gelişmekte olan bir tekniktir. Bu teknikte; bir ön işlemden sonra veriler arasındaki ilişki kullanılarak bir model oluşturulur. Son aşamada ise oluşturulan model yorumlanır. Veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı alanlardan biri de ayrılma eğilimi gösteren müşterilerin analizidir. Bu tez çalışmasında, telekom sektörüne ait müşterilerden ayrılma eğilimi gösteren müşteriler analiz edilerek; ayrılma eğilimi gösteren müşteriler tahmin edilmiştir. Ayrılan müşteri analizi için sınıflandırma algoritmaları ve nitelik seçimi teknikleri kullanıldı. Karşılaştırmalar sonucunda %94.41 ile en yüksek doğruluk oranına sahip algoritma, ham dataya uygulanan J.48 algoritması olmuştur.