An application of data mining study; a way to improve business strategies of the company
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mühendislik Yönetimi (İngilizce) Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2006
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: EMRE TACENUR
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Kerime Arzu Baloğlu
Eş Danışman: Bahar Sennaroğlu
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:ÖZETİŞ STRATEJİLERİNİ GELİŞTİRMENİN BİR YÖNTEMİ; VERİMADENCİLİĞİ UYGULAMASIPazarda yaşanan yoğun rekabet şirketleri yeni arayışlara iterken sigortasektörünün de içinde bulunduğu bu pazarlarda ayakta kalabilmek, daha iyistratejiler üretebilmeyi gerektirmektedir. Hızlı teknolojik gelişim veri saklamamaliyetini düşürürken, bu yıllarda şirketler depolanan veriyi pazarda rekabetavantajı sağlayacak bilgiye dönüştürmeye çalışmaktadırlar.Veri madenciliği büyük veri madenleri içinden bilgiyi yüzeye çıkartmak içinhazırlanmış teknikler kümesidir. Kullanılan pek çok istatistik ve yapay zekaaraçlarının ötesinde, veri madenciliğinin süreç yaklaşımı sistematik çözümlerüretilmesini mümkün kılmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği teknik vemetodolojisi ile bir sigorta şirketine ait gerçek veriden yüksek rekabetin yaşandığıbu sektörde strateji oluşturma ve karar verme süreçlerine girdi sağlayacak bilgi eldeedilmeye çalışılmıştır.Bu çalışmada karlı müşteri profili oluşturmak amacıyla veri madenciliği süreçyaklaşımı ve C5.0 karar ağacı algoritması kullanılmıştır. Dengesiz dağılıma sahipveri kümesi sorunu katsayılarla yeniden örnekleme, K-Means algoritmasıaracılığıyla ön kümeleme uygulaması ile yeniden örnekleme, birleştirme vebasitleştirme yöntemleri kullanılarak çözülmeye çalışılmıştır. Basitleştirme vekatsayılarla yeniden örnekleme ile daha iyi sonuçlar elde edilmiş, doğru tespit oranıumulan seviyede olmasa da hata oranları tatmin edici seviyede çıkmıştır.iUygulaması gerçekleştirilen sınıflama çalışması bilgi kaynaklı strateji üretimiiçin yalnızca bir başlangıçtır. Karlı müşteri profili değerli müşterileri çekmek içinoluşturulacak stratejilerde önemli bir girdi olacaktır. Yeni kampanyalar, özelindirimler, kişiye özel hizmetler karlı müşteri bilgisi ile alınabilecek bazıkararlardır. Yüksek cirolu müşterileri tanımlamak, çapraz satış için ilişki analizleriyapmak, tahmin analizleri karar vericilere daha fazla bilgi sağlamak amacıyla dahasonra gerçekleştirilebilecek bazı analizlerdir. Sınıflama tekniği veri değişikliklerineduyarlı olduğundan uygulaması yapılan sınıflama analizinin de dönemsel olaraktekrarlanması gerekmektedir. Daha iyi iş sonuçları elde edebilmek için analizsonuçları güncel tutulmalıdır.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Sınıflama, Sigortacılık, İş StratejileriEylül 2006 Emre TACENURii