Arısoy Saraçlar, EbruEser, Ahmet Yetkin2019-11-122019-11-122018Eser, AY. (2018). E-commerce customer shurn prediction based machine learning algortihms, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiyehttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1175With the development and popularization of a digital world, human behavior has changed so remarkably. A lot of sectors affected because of this change. One of the most affected areas is the retail sector. People have left their regular shopping habits and started shopping on e-commerce sites. Thanks to increasing of variety and volume of collected data and velocity of new machines, companies can use sophisticated algorithms efficiently on their data. In this paper, we discuss about how companies can predict potential churned customers with machine learning methods.Dijital araçlardaki gelişmeler ve yaygınlaşmalar insanların davranışlarında büyük değişimlere sebep olmaktadır. Bu değişimlerden pek çok sektör etkilenmektedir. En çok etkilenen sektörlerden biri de perakende sektörüdür. İnsanlar normal ticaret alışveriş alışkanlıklarını bırakıp e-ticaret sitelerinden alışveriş yapmaya başlamışlardır. Ve e-ticaret sitelerinden alışveriş yapan kitle süratle artmaktadır. Şirketler gelişen teknolojiler ve toplanan dataların artması sayesinde gelişmiş algoritmalarla müşterilerini kolayca analiz edebilmeye başlamışlardır. Bu yazıda, şirketlerin makine öğrenmesi metotlarıyla alışveriş yapmayı bırakacak müşterileri önceden nasıl tahmin edebileceklerini araştıracağız.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessChurn AnalysisExploratory Data AnalysisDescriptive AnalysisMachine Learning AlgorithmMüşteri Kaybı AnaliziAçımlayıcı Veri AnaliziTanımlayıcı Veri AnaliziMakine Öğrenmesi MetotlarıMaster's Degree Project