Veri Madenciliği Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Telekom Sektöründe Sosyal Ağ Analizi


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Kimya-Metalurji Fakültesi, Matematik Müh.Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Fatma Ulku Gursoy

Danışman: Muhammet Kurulay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Telekom sektörü içerisinde müşteri terk etme davranış tahmininin yapılması, aktif olarak üzerinde çalışılan bir araştırma konusudur. Müşteri terk etme davranışının başarılı bir şekilde önceden tahmin edilmesi için, genellikle müşterilerin telekom altyapısını kullanma davranışlarından elde edilen öznitelikler kullanılmaktadır. Öte yandan, müşterilerin kendi aralarında yaptıkları iletişim verilerinin oluşturduğu karmaşık ağlar ve bu ağlardan elde edilecek öznitelikler de, müşteri terk etme davranışını etkileyebilecek niteliktedir. Bu araştırma kapsamında, telekom altyapıları üzerinde müşterilerin etkileşimi sonucunda oluşan karmaşık ağlar üzerinde, sosyal ağ analizi (social network analysis - SNA) teknikleri kullanılarak, müşteri terk etme davranışı tahmininde kullanılabilecek öznitelikler önerilmektedir. Önerilen bu öznitelikler hesaplanarak, telekom altyapısına ait özniteliklerle beraber modele dahil edilmiştir. Böylece müşteri terk tahmin modelinin başarısının arttırılması hedeflenmiştir. Bunun yanı sıra, müşteri terk etme davranışını tahmin edebilecek bir veri analizi iş süreci yöntemi önerilmektedir. Önerilen yöntemin bir prototip uygulaması geliştirilmiş ve müşteri terk etme davranış tahminindeki başarısı, deneysel çalışmalarla karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma kapsamında, bir telekom sektörü firmasına ait anonimleştirilmiş veri seti kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin başarılı tahminler yapabildiğini ve kullanılabilir bir yöntem olduğunu ortaya koymaktadır. Geliştirilen prototip uygulamada, müşteri terk etme davranışı tahminindeki performans ve tutundurma modellerinin performansı, doğruluk metriklerine dayalı olarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen iş süreci yazılım platformunun kullanılabilir olduğunu göstermektedir.