Makine öğrenmesi yöntemiyle müşteri davranışının tahmin edilmesi

Çalışmanın temel amacı, müşteri davranışlarının tahmin edilmesi için makine öğrenimi yöntemlerinin kullanılmasıdır. Bu, işletmelerin müşteri davranışlarını anlama ve analiz etme yeteneklerini artırmalarına yardımcı olan son derece önemli bir amacı temsil etmektedir. İşletmeler için müşteri davranışlarının öngörülmesi, pazarlama stratejilerinin belirlenmesi, ürün ve hizmetlerin iyileştirilmesi ve satışların artırılması açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu tez çalışması, açık kaynak kodlu bir veri seti kullanarak müşteri davranışlarını öngörmeye yönelik bir uygulama üzerinde odaklanmıştır. Veri seti, 10.000'den fazla veri öğesini içeren zengin bir veri kaynağını temsil etmektedir. Bu büyük veri seti üzerinde gerçekleştirilen analizler, makine öğrenimi alanının bir parçası olan derin öğrenme yöntemlerini kullanarak gerçekleştirilmiştir. Uygulamada, uzun kısa süreli hafıza (LSTM), yinelemeli sinir ağı (RNN) ve evrişimli sinir ağı (CNN) gibi önemli makine öğrenimi algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar, veri setinin karmaşıklığını ve yapılarını anlamak ve öngörmek için kullanılan güçlü öğrenme yöntemleridir. Çalışmanın gerçekleştirildiği ortam Python programlama dilidir. Çalışmanın sonuçlarına göre, uzun kısa süreli hafıza (LSTM) yönteminin, yinelemeli sinir ağı (RNN) ve evrişimli sinir ağı (CNN) yöntemlerine göre daha iyi tahmin sonuçları verdiği görülmüştür. Bu, işletmelere müşteri davranışlarını anlama ve tahmin etme konusunda daha iyi bir anlayış sağlama konusunda büyük bir potansiyel sunmaktadır. Sonuç olarak, bu tez çalışması, işletmelerin müşteri davranışlarını öngörme yeteneklerini artırmak amacıyla makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Bu, işletmelerin rekabet avantajı elde etmelerine ve daha iyi hizmet sunmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanlarında daha fazla araştırma ve geliştirme potansiyelini de vurgulamaktadır. Bu tür çalışmalar, gelecekte müşteri odaklı işletmelerin daha fazla başarı elde etmelerine yardımcı olabilir.