Kümeleme yöntemi kullanarak baz istasyonları yardımlı yer seçme

Abstract

Bu çalışma ile mobil müşterilerin ürettiği sinyalleşme, arama, konuşma gibi kullanım verileri ile dinamik sorgulama yapılması hedeflenmektedir. Bu veriler, demografik özellikler (yaş, cinsiyet), müşteri gelir ve yaşam segmenti, cihaz tipi vb. gibi kriterler bazında analiz edilir ve yapılan analiz sonuçları Google Maps haritaları üzerinde Isı Haritası yöntemi kullanılarak görselleştirilmektedir. Kümeleme yöntemi kullanılarak yapılan analiz sonucunda en uygun yerin veya yerlerin koordinat önerisi sunulabilmektedir. Kümeleme analizi sonucunda üretilen konum veya konumlar sayesinde yeni ürün, servis ve kampanya için iletişimler doğru yerde doğru zamanda doğru hedef kitleye yapılabilmektedir. Konumların yoğunluklarına göre potansiyel olarak önem taşıyan yerlere yatırımların yön verilmesi sağlanmaktadır. Mevcutta var olan konumlardaki yoğunluğun hangi zamanlar arasında arttığı veya azaldığı gözlemlenebilmektedir.Tüm işlemler, veriler anonimleştirilerek ve kişisel bilgilerin gizliliği esasına sadık kalınarak yapılmıştır.

The aim of this work is to do dynamic search by using mobile customer data like call, talk and signaling. The data is analyzed according to the following criteria: demographic features (age, gender), customer socioeconomic status, device type etc. Then, the result of these analyses are visualized on Google Maps by utilizing Heat Map method.Using the clustering method enables proposing the coordinates of the most suitable position(s). The location(s) found as a result of the clustering analysis make(s) it possible to suggest new products, services and offers to the correct target group on the right time and place. Based on the location condensations, the funding is directed to the places with high market potential. Also, it is possible to observe the time periods for condensation rise and fall at the available locations.All data and analyses used in this work are kept anonymous and the personal information is kept confidential.