Veri madenciliği algoritmaları ile kredi kartı kullanım alışkanlıklarının incelenmesi ve kişiye özgü kampanya teklifi

Abstract

Bu tez çalışmasında özel bir bankadan alınan 4497 adet müşterinin 3 aylık süreç içerisindeki kredi kartı hareketleri incelenerek kendilerine en uygun kampanyaya yönlendirilmesi hedeflenmiştir. Veriler ön işlemeden geçirildikten sonra Python programlama dili dile yazılan bir tavsiye sistemi ile oluşturulan iki model uygulanmış, başarılı olan modele göre bir tavsiye sistemi yazılmıştır. Bu tez çalışması hayatımızın her alanında olan tavsiye sistemlerinin kampanya yönetiminde kullanılmasını ele alması sebebiyle güncel ve özgün bir çalışma olmayı hedeflemektedir. Ayrıca ülkemizde bu alanda yapılmış olan araştırmaların az olması nedeniyle bu çalışma ilgili alan yazına katkıda bulunacaktır.

In this thesis, 4497 customers received from a private bank were aimed to be directed to the most suitable campaign by examining their credit card movements within 3 months. After the data was pre-processed, two models were implemented with a recommendation system written in the Python programming language and a recommendation system was written according to the successful model. This thesis aims to be an up-to-date and original study as it addresses the use of referral systems in all areas of our lives in the campaign management. Also, this study will contribute to the related literature due to the small number of studies conducted in this field in our country.