BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ
Amaç: Günümüzde bankacılık sektöründeişlem verilerinin yakalanmasını sağlayan elektronik bankacılık daha çok benimsenmeye başlanmış ve bu tür verilerin miktarı önemli ölçüde artmıştır. Bu verileri analiz etmek için veri madenciliğine dayalı teknikler benimsenmiştir. Bu çalışmada müşterilerin vadeli...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı
2022-01-01
|
| Series: | Verimlilik Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1138544 |
| _version_ | 1797681735440269312 |
|---|---|
| author | Ersin Namlı Ömer Algorabi |
| author_facet | Ersin Namlı Ömer Algorabi |
| author_sort | Ersin Namlı |
| collection | DOAJ |
| description | Amaç: Günümüzde bankacılık sektöründeişlem verilerinin yakalanmasını sağlayan elektronik bankacılık daha çok benimsenmeye başlanmış ve bu tür verilerin miktarı önemli ölçüde artmıştır. Bu verileri analiz etmek için veri madenciliğine dayalı teknikler benimsenmiştir. Bu çalışmada müşterilerin vadeli mevduat uygunluk durumlarına göre sınıflandırılması amaçlanmıştır.
Yöntem: Bu çalışmada, kullanılan veri seti Portekiz Bankacılık Kurumu'nun müşterilerinden telefon ile iletişim yoluyla elde ettiği pazarlama kampanyaları verilerinden oluşmaktadır. Veriler C4.5, Naive Bayes, Bayes Ağları, k-En Yakın Komşu ve Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma modelleri Sentez indeks (SI) değerlerine göre karşılaştırılmıştır.
Bulgular: Elde edilen sonuçlara göre basit C4.5, en iyi sınıflandırma modeli olarak bulunmuştur. Önerilen model, literatürdeki diğer çalışmaların aynı veri seti üzerinde uyguladığı yöntemlerden daha üstün bulunmuştur.
Özgünlük: Literatürdeki mevcut çalışmalardan farklı olarak bu çalışmada, topluluk öğrenme yöntemleri ile farklı sınıflandırma modelleri oluşturulmuş ve sentez indeks olarak yeni bir performans ölçütü geliştirilmiştir. |
| first_indexed | 2024-03-11T23:49:20Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-972c79776f70454493d4d95b781664ab |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1013-1388 2757-6973 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-11T23:49:20Z |
| publishDate | 2022-01-01 |
| publisher | Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı |
| record_format | Article |
| series | Verimlilik Dergisi |
| spelling | doaj.art-972c79776f70454493d4d95b781664ab2023-09-19T08:34:18ZengSanayi ve Teknoloji BakanlığıVerimlilik Dergisi1013-13882757-69732022-01-0119410910.51551/verimlilik.748616417BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİErsin Namlı0Ömer Algorabi1İstanbul Üniversitesi - Cerrahpaşaİstanbul Üniversitesi - CerrahpaşaAmaç: Günümüzde bankacılık sektöründeişlem verilerinin yakalanmasını sağlayan elektronik bankacılık daha çok benimsenmeye başlanmış ve bu tür verilerin miktarı önemli ölçüde artmıştır. Bu verileri analiz etmek için veri madenciliğine dayalı teknikler benimsenmiştir. Bu çalışmada müşterilerin vadeli mevduat uygunluk durumlarına göre sınıflandırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Bu çalışmada, kullanılan veri seti Portekiz Bankacılık Kurumu'nun müşterilerinden telefon ile iletişim yoluyla elde ettiği pazarlama kampanyaları verilerinden oluşmaktadır. Veriler C4.5, Naive Bayes, Bayes Ağları, k-En Yakın Komşu ve Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma modelleri Sentez indeks (SI) değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Bulgular: Elde edilen sonuçlara göre basit C4.5, en iyi sınıflandırma modeli olarak bulunmuştur. Önerilen model, literatürdeki diğer çalışmaların aynı veri seti üzerinde uyguladığı yöntemlerden daha üstün bulunmuştur. Özgünlük: Literatürdeki mevcut çalışmalardan farklı olarak bu çalışmada, topluluk öğrenme yöntemleri ile farklı sınıflandırma modelleri oluşturulmuş ve sentez indeks olarak yeni bir performans ölçütü geliştirilmiştir.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1138544bankingtelemarketingmachine learningclassificationbankacılıktele pazarlamamakine öğrenmesınıflandırma |
| spellingShingle | Ersin Namlı Ömer Algorabi BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ Verimlilik Dergisi banking telemarketing machine learning classification bankacılık tele pazarlama makine öğrenme sınıflandırma |
| title | BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ |
| title_full | BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ |
| title_fullStr | BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ |
| title_full_unstemmed | BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ |
| title_short | BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ |
| title_sort | banka telepazarlama basarisinin tahmini icin bir birlesik makine ogrenme tabanli karar destek modeli |
| topic | banking telemarketing machine learning classification bankacılık tele pazarlama makine öğrenme sınıflandırma |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1138544 |
| work_keys_str_mv | AT ersinnamlı bankatelepazarlamabasarisinintahminiicinbirbirlesikmakineogrenmetabanlikarardestekmodeli AT omeralgorabi bankatelepazarlamabasarisinintahminiicinbirbirlesikmakineogrenmetabanlikarardestekmodeli |