Yüksek Lisans Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785

Browse

Filters

20231

Settings

Institution Author: search.filters.institutionAuthor.Hataş, Tuğçe AydınSubject: search.filters.subject.Computer Engineering and Computer Science and Control

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Master Thesis
    Customer churn prediction for the Pay-TV sector
    (MEF Üniversitesi, 2023) Hataş, Tuğçe Aydın; Çakar, Tuna
    Müşteri kaybı, şirketler için gelir kaybı ve yeni müşteri kazanımı için pazarlama maliyetleri yarattığından müşterilerin aboneliklerini neden sonlandırdıklarını anlamak, mevcut müşterileri elde tutmak açısından katma değer sağlamaktadır. Bu çalışma kapsamında Türkiye'de hizmet veren Pay-TV firmasının müşterilerinin 6 aylık geçmiş verileri kullanılmış ve veri setinin etiket bazında dengesiz olması sebebiyle aşırı örnekleme yöntemi de uygulanmıştır. Model geliştirme aşamasında farklı yapay öğrenme (Rassal Orman, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Karar Ağacı, AdaBoost, XGBoost, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı) algoritmaları kullanılmış ve model performansları karşılaştırılmıştır. Her bir model için başarı kriterleri incelenerek bu veri seti için en yüksek performans gösteren modellerin ağaç-bazlı Rassal Orman, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı ve XGBoost olduğu görülmüştür.