Bankacılık sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile müşteri segmentasyonu ve karlılık tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ESMA ÇIRA
Danışman: Şükran Şeker
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Teknolojinin gelişmesiyle dünya çok hızlı gelişim ve değişim süreci içerisine girmiştir. Bu süreç her alanda veri artışını meydana getirmiştir. Bu nedenle verilerin önemi her sektör için artmakta ve birçok sektördeki büyük işletmeler ham verilerden yararlanarak kullanılabilir bilgiye ulaşmaktadır. Bu sektörlerin başında ise bankacılık ve finans sektörü gelmektedir. Özellikle bankacılık sektöründe pazarlama stratejilerinin belirlenmesi için müşterilerin gruplandırılması ve başta büyük hacimli müşteriler olmak üzere elde edilen karın hesaplanması çok önemlidir. Bu çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada kurumsal müşterilerin kullandıkları bankacılık ürünlerinden elde edilen karın tahmini yapılmıştır. İkinci aşamada kurumsal müşteriler kullandıkları bankacılık ürünlerine göre kümelere ayrılmıştır. Üçüncü aşamada ise segmentlere ayrılan müşteriler için segment bazında tekrar kar tahminlemesi yapılmıştır. Çalışmada 2020 yılının ilk 6 aylık dönemindeki veriler kullanılmıştır. Veri setindeki 1.623 gözlem birimi kurumsal müşterileri ve 27 adet değişkenden 1 tanesi Müşteri ID olmak üzere 26 adet değişken ise müşterilerin kullandıkları bankacılık ürünlerini ifade etmektedir. Çalışma kapsamında ilk olarak veriler üzerinde veri analizi işlemleri yapılmıştır. Veri analizi işlemlerinden sonra bankanın her bir kurumsal müşteriden elde ettiği karı tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmalarından K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Regresyonu, Yapay Sinir Ağları ve Rastgele Orman Algoritmaları, müşteri segmentasyonu yapmak için ise makine öğrenmesi algoritmalarından K-Ortalamalar Algoritması kullanılmıştır. Daha sonra ise segmentlere ayrılan müşterilerde her segment bazında tekrar karı tahmin etmek için makine öğrenmesi algoritmalarından yine K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Regresyonu, Yapay Sinir Ağları ve Rastgele Orman Algoritmaları kullanılmıştır. Birinci aşamada Yapay Sinir Ağları Algoritması en iyi performansı gösterirken segmentasyon sonrası K-En Yakın Komşu Algoritmasının en iyi performansı gösterdiği görülmüştür.