Müşteri kayip tahmini için kiyaslama çalişmasi: E-ticaret sektöründe bi̇r örnek incelemesi
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
E-ticaret sektörü geçtiğimiz on yılda büyük bir ivmeyle büyümüş ve büyümeye devam etmektedir ve bu sektörde üretilen ve kullanılan veri de büyük veri dünyası için önemli çalışma alanlarına ortam hazırlamıştır. E-Ticaret sektöründe üretilen ve toplanan veriler birçok karar alma mekanizmasında kullanılmaktadır. Bunlardan bir tanesi de müşteri kayıp tahminlemesidir. Bu çalışma, Türkiye'de faaliyet gösteren bir e-ticaret şirketinden elde edilen verileri kullanarak, geleneksel ve güncel makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak müşteri kaybı tahmini için bir kıyaslama hazırlamayı amaçlamıştır. Ayrıca müşteri kayıp tahmininde kullanılan veri setlerinde sıklıkla karşılaşılan hedef sınıf dengesizliği sorununa alternatif çözümler sunarak kıyaslama çalışmasını zenginleştirmeyi amaçlamıştır. 6 tahminleme modeli ve 4 örnekleme stratejisi olmak üzere toplamda 24 farklı model oluşturulmuştur. Bu çalışmada en iyi performans sergileyen model ikilisi XGBoost algoritması ile örnekleme kullanılmayan strateji olmuştur. Bu model ikilisi; doğruluk, F2-Skoru bazında sırasıyla %91, %79 değerlerini üretmiştir.
Author
Alperen Kan
How to Cite
Alperen Kan (Yüksek Lisans Tezi). Müşteri kayip tahmini için kiyaslama çalişmasi: E-ticaret sektöründe bi̇r örnek incelemesi, 2023, Bahçeşehir University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Bahçeşehir University
- Yaşam döngüsü değerlendirmesi kullanarak küçük ölçekli biyogaz tesisi geliştirme ve işletme yükseltmesi(2023)
- Yapay zeka'nın pazarlama iletişimi ve marka tutundurmada kullanımı ve yapay zeka'nın reklam iletişiminde kullanımı üzerine bir araştırma(2023)
- Vokal caz müziğinde dilsel öğeler üzerinden müzikaliteye hizmet edecek bir metot önerisi(2023)
- Profesyonel futbolcularda kayropraktik farkındalığının değerlendirilmesi(2023)
- Popülerleşen sanal müze uygulamaları ve kullanıcı deneyimi: Zeugma Sanal Müzesi(2023)
- Özel bir okulda çalışan seçim ve yerleştirme sürecinin incelenmesi: Bir vaka analizi(2023)