Veri madenciliği teknikleri ile telekom sektöründe ayrılan müşteri analizi

Abstract

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.

Data mining is the process of obtaining meaningful data from vast amount and very large data sets. It is also a rapidly developing technique nowadays. In this technique; after preporcessing a model is created by using the relationship between data. In the last stage; the generated model is interpreted. One of the widely used field of data mining is the analysis of customer tending to churn. In this thesis study, the customers of telecom sector churn tendency is estimated while analysing them accordingly. Classification algorithms and attribute selection techniques are utilized for churn analysis. The algorithm which has the highest accuracy rate amongs the compared algorithm is determined as J48 with %94.41 accuracy.