Veri madenciliğinde birliktelik kuralı yöntemini kredi kartı kullanan müşteriler üzerinde uygulanması ve power bı'da raporlanması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: DİLAY ŞİMŞEK
Danışman: HÜSEYİN YENER
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde banka sektöründeki kredi kartı kullanan müşteri sayısı giderek artmaktadır. Bunun nedeni kişilerin değişen hayat şartlarına ve taleplerine uyum sağlayabilmeleri için bu yola ihtiyaç duymalarıdır. Giderek artan müşteri sayısından kaynaklı müşterileri analiz etmek de gittikçe zorlaşmaktadır. Bankaların kredi kartı verdikten sonra odaklandıkları en önemli faktörlerden biri kredi kartı ödeme vadelerinin durumlarının belirlenmesidir. Kredi durumlarına göre de müşteri niteliklerinin analizinin yapılmasıdır. Buradaki büyük veri yığınları arasındaki müşteriyi analiz etmek için veri madenciliği yöntemi kullanarak ham veri yığınları arasındaki ilişkileri ve kuralların ortaya çıkarılmasını sağlamaktır. Bu çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden olan birliktelik kuralları yöntemi sayesinde kredi kartı ödeme vadelerine göre müşterilerin hangi özelliklere sahip olduğunu belirlemektir. Çalışmada banka sektörüne ait müşteri bilgilerini kapsayan bir aylık veri kümesi kullanılmıştır. Veri kümesi üzerinde SQL dili sayesinde veri analizi yapılarak 25.134 adet müşterinin bilgileri algoritmaya hazır hale getirilmiştir. Veri seti içerisinde müşterinin cinsiyeti, arabası olup/olmama durumu, mülkü olup/olmama durumu, çocuk sayısı, yıllık gelir tutarı, eğitim durumu, medeni durumu, yaş durumu ve bunlara bağlı olarak kredi kartı ödeme vadeleri bazında değerlendirilmiştir. Bununla birlikte veri kümesinde belirlenen alanlar için belli kategorilerde kategorize edilerek kullanılmıştır. Çalışmada birliktelik kuralı için müşteri bilgileri mantıksal yapıya çevrilmiştir ve kredi kartı ödeme vadelerindeki durumlar için ayrı ayrı destek ve güven eşik değerleri belirlenmiştir. Çalışmanın çözümü için apriori algoritması kullanılarak Python yardımıyla birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Bunun yanında Power BI sayesinde de veriler görselleştirilmiştir. Bu sayede kredi kartı ödeme vadelerine göre müşterilerin hangi özelliklere sahip olduğu belirlenmiştir. Çalışmanın sonucunda; kredi kartı sahibi olmayan, kredi kartını zamanında ödeyen ve kredi kartının vadesinin borcunu 3 ay geçiren yetişkin müşterilerin cinsiyeti kadındır. Hiç çocuğu olmayan yetişkin müşteriler ise kredi kartının borcunun vadesini geçirmiş ve kötü borca sahip kişilerdir. Ayrıca mülk sahibi olmayan ve eğitim durumu ilköğretim/ortaöğretimden mezun olan müşteriler ise kredi kartının borcunun 6 ay geçmesine rağmen ödemeyen müşterilerdir gibi kurallar oluşturulmuştur. Bu sonuçlar neticesinde mevcut ve potansiyel müşterilerin kredi kartı ödeme vadelerinin belirlenmesini amaçlamaktadır. Anahtar Sözcükler: Veri madenciliği, birliktelik kuralları, apriori algoritması, banka sektörü, Power BI, Python, SQL