Dengesiz Veri Seti ile Bir E-Ticaret Şirketi İçin Satın Alma Eğilimi Tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Zeynep Rendeci
Danışman: Gülder Kemalbay
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde çevrimiçi alışveriş alışkanlıklarının artması ile müşteriler, birçok farklı firmanın ürününe ulaşarak fiyat karşılaştırması yapmaları sonucunda satın almaya karar vermektedirler. Bu durum e-ticaret şirketleri arasında rekabeti arttırırken, geçmiş alışveriş verilerinden hareketle müşterilerin gelecekteki satın alma eğilimlerini tahmin etmenin önemini ortaya çıkarmıştır. Müşteriler, tüm alternatifleri inceledikten sonra bile fiyatta veya kalitede beklenti sebebi ile alışveriş yapmadıkları bilinmektedir. Bu nedenle, müşteri davranışlarını, isteklerini tahmin etmek, müşteriye uygun iletişim ve pazarlama faaliyetleri yapmak firmaların pazardaki satış performansını artırmaktadır. Satış performansını artıracak analitik çözümlerden biri de müşterilerin satın alma eğiliminin tahmin edilmesidir. Satın alma eğilimi verisinde genellikle sınıf dengesizliği problemi ile karşılaşılmaktadır. Sınıf dengesizliği problemi, sınıflandırma analizinin performansını düşürürken yanlı tahmin yapılmasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, sınıf dengesizliğine sahip bir veri seti üzerinden sınıflama analizi yapılacaktır. Çalışmada, dengesiz veri problemini gidermek için iki farklı yöntem kullanılacaktır: İlki, dengesiz veri seti için en uygun kesim noktası ROC analizi ile bulunacaktır. İkincisi, yeniden örnekleme teknikleri kullanılarak veri seti dengeli hale getirilecektir. ROC analizi için Youden indeksi, duyarlılık=kesinlik kriteri; yeniden örnekleme teknikleri için aşırı örnekleme alt örnekleme ve sentetik veri üretilmesi kullanılacaktır. Dengesiz veri setini sınıflandırmak için lojistik regresyon analizi yöntemi kullanılacaktır. Araştırmanın amacı, dengesiz veri seti ile sınıflandırma analizi yaparken ROC analizi ve yeniden örnekleme tekniklerinin model performansına etkisini incelemek ve en başarılı performans gösteren modeli belirlemektir. Çalışmanın yöntemi, bir e-ticaret şirketine ait veri seti üzerinde uygulanacaktır. Çalışmadan elde edilecek sonuçlara göre, müşterilerin alışveriş yapma ya da yapmama eğilimlerini sınıflandırmanın e-ticaret şirketlerinin pazarlama faaliyetlerine yön vererek karlarını arttırmalarına yardımcı olması umulmaktadır.