Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Müşteri Davranış Analizi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MATEMATİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: RABİA GÜLİZAR TUNCER

Danışman: Serkan Onar

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma, e-ticaret platformlarında müşteri davranışlarını daha iyi anlamak, tahmin etmek ve bu verileri aksiyona dönüştürebilmek için makine öğrenmesi ile zaman serisi analizlerinin bir arada kullanıldığı kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. RetailRocket veri seti üzerinden yürütülen çalışmada, kullanıcı geçmişi temel alınarak üç aşamalı bir analiz süreci izlenmiştir. İlk aşamada, kullanıcıların etkileşimlerinden davranışsal özellikler çıkarılmış ve veri dengesizliği SMOTE yöntemiyle giderilmiştir. Ardından, alışveriş yapma olasılıklarını tahmin etmek için Random Forest, Lojistik Regresyon, Naive Bayes ve XGBoost gibi farklı sınıflandırma algoritmaları uygulanmıştır. Modellerin başarımı F1 skoru ve ROC AUC gibi metriklerle ölçülürken, açıklanabilir yapay zeka (XAI) yöntemleri kullanılarak model kararları daha anlaşılır hale getirilmiştir. İkinci aşamada, kullanıcı davranışlarının zaman içindeki değişimi Prophet, ARIMA, Holt-Winters ve LSTM gibi zaman serisi modelleriyle incelenmiştir. Aynı zamanda, kullanıcı eylemlerinin sırasal ilişkilerini analiz edebilmek için Markov zinciri modelleriyle olasılık tabanlı geçiş yapıları oluşturulmuştur. Son aşamada ise kullanıcı segmentasyonu KMeans algoritmasıyla gerçekleştirilmiş, her segmentin davranışsal özetleri çıkarılmış ve Apriori algoritması yardımıyla ürün öneri kuralları elde edilmiştir. Tüm analiz çıktıları, FastAPI kullanılarak geliştirilen bir servis aracılığıyla gerçek zamanlı tahmin ve öneri sunacak şekilde entegre edilmiştir. Genel olarak bu çalışma, müşteri davranışlarını çok yönlü analiz ederek anlamlı içgörüler üreten ve bu bilgileri karar destek sistemlerine entegre eden bütüncül bir veri bilimi çözümü ortaya koymaktadır.