Yurt dışı dil eğitim kurumlarında veri madenciliği yöntemi ile hedef kitle belirleme

Günümüzde teknolojinin gelişmesi ve beraberinde getirdiği yenilikler ile yabancı dil öğrenimin ve öneminin oranı ciddi olarak artmıştır. Global düzende yabancı dil öğrenmek sektör fark etmeksizin profesyonel iş yaşamında da oldukça kritik bir öneme sahip olmaya başlamıştır. Özellikle bu önem özel sektör çalışanlarında daha fazla görülmeye başlanmıştır. Özel sektörde kaynaklanan bu önemden dolayı dil bilmek işe alımlarda en belirleyici faktörlerden biri olmıuştur. Üniversite öğrencileri çoğunlukla hem maliyet hem zaman açısından öğrenci değişim programlarını tercih etse de bu durum yetersiz gelmeye başlamıştır. Bu derece öneme sahip kriter için Türkiye'de de her kesim bireyin yararlanabileceği çok fazla yurt dışı eğitim danışmanlık şirketleri kurulmuştur. Bu kuruluşlar her kesime her yaşa hitap eden hem eğitim içerikli hem çalışma içerikli hemde seyahat etmeli programlar uygulamaktadırlar. Gün geçtikçe bu kuruluşların sayısının artması kuruluşlar arasında bir rekabete yol açmaya başlamıştır. Çalışmada ele alınan danışmanlık şirketinin müşteri bilgileri toplanarak hangi kriterlerin kayıt durumunu etkilediğinin öğrenilmesi amaçlanmıştır. Bu sonuca göre müşterilerin tanımlanması, hedef müşteri grubunun belirlenmesi, özel teklif sunulabilecek müşterini profilinin belirlenmesi, gerekli durumlarda müşteri portföyünün değiştirilmesi, en çok müşteri aldıkları zamanların belirlenmesi, gerekli iyileştirme önerilerinin sunulması hedeflenmektedir. Çalışmada ele alınan sektöre özel veri madenciliği yaklaşımında bir çalışmaya rastlanmaması ile literatürde ki boşluğun doldurulması da amaçlanmaktadır. Ele alınan çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden olan karar ağacı tekniğinin C5.0 ve C&R algoritmaları kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. C5.0 algoritmasının çalışma mekanizmasında entropi değerlerini ele alırken, C&R algoritması gini algoritmasına göre çalışmaktadır. Çalışma için 727 müşterinin verileri alınmış, 8 tane bağımsız değişken, 1 tanede bağımlı değişken veri setine dâhil edilmiştir. Bağımlı değişken şirkete kayıt olup olmaması ile ilgiliyken, bağımsız değişkende kayıt olanların ya da sadece danışmanlık alanların bilgileri alınmıştır. Bağımız değişken faktörleri: cinsiyet, yaş kategorisi, bölüm, statü, aranılan şehir, yıur dışı deneyimi, başvurduğu program ve aranılan tarih olarak ayrılmıştır. Çalışmada yer alan ilk teknik C5.0 algoritması sonuçlarına göre kayıt durumunu etkileyen en belirleyici bağımsız değişkenler arasında müşterinin mesleki alanı , statüsü , yurt dışı deneyimi yer alırken; ikinci teknik olan C&R algoritması modellemesine göre de müşterinin mesleki alanı, yaşadığı şehir, aranılan tarih bağımsız değişkenleri kayıt durumunu etkilemede en belirleyici faktörler olarak yer almıştır. Çalışma sonucunda SPSS Modeler 18.0 programında yer alan literatürde çok rastlanmayan analysis modülü ile her iki tekniğinde performans değerlendirmesi yapılmıştır. Her iki teknik training ve testing olmak üzere değerlendirildiğinde C5.0 algoritması için trainig doğruluk oranı %60,33, testing doğruluk oranı %46,67 olarak, aynı şekilde C&R algoritması için training doğruluk oranı %57 iken, testing değerlendirmesinde %50,23 değerinde bir başarı oranı hesaplanmıştır.