Fiber internet müşteri şikayet tahminlemesi

Bu çalışmada telekomünikasyon sektöründe faaliyet gösteren bir firmaya gelen fiber internet müşteri şikayetleri verileri, kişisel verilerin korunması kanunu kapsamında anonimleştirilmiştir. Makine öğrenmesi algoritmalarından karar ağaçları, naive bayes, random forest, lojistik regresyon ve xgboost yöntemlerini python programlama dili ile modelleyerek müşteri şikayetlerinin gerçekten bir problem kaynaklı gelip gelmediğine bakarak tahmin edilmesi sağlanmıştır. Çalışmada öncelikle makine öğrenmesi algoritmalarıyla tekil modeller oluşturarak başarı oranları hesaplanmıştır. Daha sonra bu algoritmalardan birleşik (ikili) hibrit modeller oluşturularak başarı oranları karşılaştırılmıştır. Çalışmanın amacı, müşteri şikayetlerine hızlı müdahale edilmesini sağlamaktır. Ayrıca müşteri memnuniyetini arttırarak müşteri odaklı bir yaklaşım benimsemektir.