Churn management by using fuzzy c-means
Fuzzy c-means algoritması kullanılarak müşteri kayıp yönetiminin yapılması
- Tez No: 292810
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Veri modelleme, Data mining, Data modelling
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bugünlerde, GSM (Global Service of Mobile Communication) pazarı bütün uluslarda devasa bir sektör haline gelmiştir. Ses kalitesi en önemli faktör olduğundan ve müşteriler GSM operatörlerini seçerken bu hizmete çok dikkat ettiklerinden GSM şirketleri ses kalitelerini yükseltebilmek içim 3G teknolojisini kullanmaktadırlar. Müşteri GSM operatörü seçerken etken olan başka özellikler de mevcuttur. Bu etkenler nedeni ile bir çok müşteri kullandıkları operatörleri değiştirmektedir. GSM şirketleri için müşterinin hizmetten vazgeçip, vazgeçmeyeceğini veya operatör değiştirip değiştirmeyeceğini öngörmek çok önemlidir. Bu yüzden GSM hizmeti veren şirketler herbir müşterinin anlık davranışlarını kontrol etmek ve müşterinin gelecekteki olası kararlarını tahmin etmek zorundadır. Bu çalışmada, veri madenciliği teknikleri kullanılarak bir müşterinin kullandığı operatörü değiştirip değiştirmeyeceğine dair tahminler üretmeye çalıştık. Aynı zamanda fuzzy c-means algoritması Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine ve Probabilistic Neural Network gibi algoritmalarla da karşılaştırıldı. Çalışma sonunda Fuzzy c-means algoritmasının en iyi sonucu vermesini beklemekteyiz.
Özet (Çeviri)
Nowadays, Global Service of Mobile Communication (GSM) market is a huge sector in nations? economies. Voice quality is an important factor for a customer to choose a GSM operator and hence GSM companies increases their voice quality via 3G technologies. Also there are other factors which affect a consumer to prefer a particular GSM operator. Due to several reasons, customers change their current GSM operators. It is very important for GSM operators to predict if a subscriber will cancel the service and switch to another GSM operator. Therefore, companies that provide GSM services have to monitor the behavior of each subscriber and predict one step ahead. In this study, using fuzzy c-means algorithm, we aim to predict whether a subscriber will change her current GSM operator or not. We also compare fuzzy c-means algorithm with Decision Tree, Naïve Bayes and Support Vector Machine and Probabilistic Neural Network. At the end of this study we expect that fuzzy c-means will give best result.
Benzer Tezler
- Kalsiyum, baryum, bakır ve kurşun volframat tuzlarının sulu çözeltilerdeki mikroelektroforetik davranımları
Başlık çevirisi yok
HALİT ZENGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Maden Mühendisliği ve MadencilikHacettepe ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. TEVFİK UTİNE
- Yüksek boyutlu kozmoloji modelleri ve iç boyutların dinamik olarak indirgenmesi (Kaluza-klein kozmolojileri)
Higher dimensional cosmological models and dynamical reduction of internal dimensions (Kaluza-klein cosmologies)
ŞUAYYİP SALİM ÖZKURT
- İstanbul Bizans mimarisinde kullanılan tuğlanın fiziksel ve mekanik özellikleri
Characteristics of brick used in Byzantine architecture in İstanbul
YEGAN KAHYA
- Fractional statistics and superconductivity of anyons
Kesirli istatistik ve anyonların süper iletkenliği
MOHAMMAD SHİKAKHWA
Yüksek Lisans
İngilizce
1992
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. METİN DURGUT
- Adana'da mısır ekilişlerinde uçakla herbisit uygulamaları üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
İLHAN ÜREMİŞ