Customer transaction predictive modeling via machine learning algorithms

Bu çalışmanın temel amacı faktoring sektöründe aktif olarak faaliyet gösteren bir şirketin müşterilerinin davranışlarını ve özelliklerini saptayabilmek, buna bağlı olarak da müşterilerin geçmiş verilerinden yola çıkarak, keşifçi veri analiziyle ölçülebilir parametreler yakalayabilmek ve akabinde hedefe yönelik tahminsel modellemeler gerçekleştirebilmektir. Sınıflandırma modeli algoritmalarından SVM ve Extra Trees modellerinde %80 seviyesi üzerinde isabet oranı yakalanmıştır. Bu sayede yüksek potansiyel gösteren, yani sorgulattığı çeki, işletme olarak onayladıktan ve teklif yapıldıktan sonra kabul etme ihtimali yüksek olan müşterileri tahmin edilmesi daha etkin, verimli ve doğru yaklaşımlar içerisinde hareket edip aksiyon alarak, işletme bazında işlem hacmine doğrudan katkısı sağlanması amaçlanmıştır.