Churn Analysis and Prediction With Decision Tree and Artificial Neural Network

dc.contributor.advisor Arsan, Taner en_US
dc.contributor.author Çimenli, Safa
dc.contributor.author Arsan, Taner
dc.contributor.other Computer Engineering
dc.date.accessioned 2020-06-22T10:25:39Z en_US
dc.date.available 2020-06-22T10:25:39Z en_US
dc.date.issued 2015 en_US
dc.department Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı en_US
dc.department-temp Kadir Has University : Graduate School of Science and Engineering: Computer Engineering  en_US
dc.description.abstract Nowadays market competition is increased in logistic sector. Retention of customers due to the competition has gained importance. Retention of customers is more advantageous than gaining new customers. Gaining new customer has 5 units more than retention of existing customer. Especially telecommunication companies use churn analyzing and prediction. However competition increased in different sectors and they need churn analysis. In recent years logistic companies increased in Turkey, so retention of customer and churn analysis are important for logistic companies. Some logistic companies have churn committees and work on customer loyalty. This article includes churn analysis and prediction with decision tree and artificial neural network. In addition, this article includes comparison of 2 different methods for churn analysis. Article results show neural network better than decision for prediction. Because decision tree churn prediction rate is %81, Artificial Neural Networks rate is 97%. en_US
dc.description.abstract Günümüzde bir çok sektörde olduğu gibi lojistik sektöründe de rekabet artmıştır. Mevcut müşterileri ikna etmek ve elde tutmak da pazardaki rekabetde ayakta kalabilmek açısından önemini arttırmıştır. Mevcut bir müşteriyi elde tutmak yeni bir müşteri bulmaktan daha avantajlıdır. Çünkü firmalar mevcut müşterileri elde tutmak için 1 birim maliyet harcarken, yeni müşteri bulmak için 5 birim maliyet harcamaktadırlar. Özellikle telekomunükasyon firmaları churn analizi ve tahmini yapmaktadırlar. Ayrıca rekabetin arttığı diğer sektörlerde churn analizine ihtiyaç duymaya başlamıştır. Türkiyedeki lojistik firmaların sayısı son yıllarda artmıştır. Dolayısıyle lojistik sektörü içinde churn yönetimi ve analizi önemli bir noktaya gelmiştir. Bazı firmalar churn için özel komiteler kurup özel olarak bu konuda çalışma yapmaktadırlar. Bu çalışmada churn analizi ve tahmini 2 farklı yöntem kullanarak yapılmıştır. Bunlar yapay sinir ağları ve karar ağaçlarıdır.Ayrıca bu 2 farklı yöntem arasındaki kıyaslamada yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar da görülmüştür ki yapay sinir ağları churn analizi ve tahmininde daha etkili sonuç vermektedir.Bunun en temel sonucu karar ağaçları 81% doğru tahmin yaparken, yapay sinir ağları 97 doğru sonuç vermektedir. en_US
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12469/2931
dc.identifier.yoktezid 394584 en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Kadir Has Üniversitesi en_US
dc.relation.publicationcategory Tez en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.title Churn Analysis and Prediction With Decision Tree and Artificial Neural Network en_US
dc.type Master Thesis en_US
dspace.entity.type Publication
relation.isAuthorOfPublication 7959ea6c-1b30-4fa0-9c40-6311259c0914
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 7959ea6c-1b30-4fa0-9c40-6311259c0914
relation.isOrgUnitOfPublication fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery fd8e65fe-c3b3-4435-9682-6cccb638779c

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Churn Analysis And Prediction With Decision Tree And Artificial Neural Network.pdf
Size:
1.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections