Customer data is one of the most valuable assets of any company and leading
information to market success. It is very important to evaluate and reveal the
valuable knowledge hidden in raw data. This is why data mining has become an
inevitable and competitive tool especially in the banking and retail industries. The
business way is executed in banking industry around the world has undergone a
grand changes. Data mining tools that are contained several data mining techniques
are being used by leading banks for customer segmentation, behavior, profitability,
credit scoring, tracing payment balances, marketing new products and detecting
fraudulent transactions..etc Therefore, data mining techniques conduce to optimize
business decisions and increase the value of each customer information and improve
customer satisfaction.
The purpose of this study is to describe fundamental concepts of data mining that are
existed in a standard data mining tool and explain why these major processes are
extremely important for corporations in order to deal with large data sets effectively.
Also it is planned to introduce well known techniques commonly used in data mining
processes that have proven effective analyzing huge data sets that have ambiguous
descriptions and conditions by producing profitable business decisions. Especially,
the data mining methods commonly used in banking and retail industries are selected
and explained in detail by performing literature review. In the last section, one of the
methods among others is chose and is applied to customer data. Therefore, all major
steps of the data mining are practiced in that data and tried to find proper business
results.
This research exposes clear understanding of data mining techniques and the
essential steps of them. It is also present how these methods can be used by
companies for which purposes and which goals by performing which processes.
Bir firma için müşteriye ait bilgiler, bulunduğu sektördeki başarısı açısından en
önemli ve yönlendirici değerleri arasındadır. İşlenmemiş, ham veriler içerisindeki
bilgilerin ortaya çıkarılması ve değerlendirilmesi çok önemlidir. Bu açıdan veri
madenciliği, özellikle bankacılık ve perakende sektörü için vazgeçilemez bir araç
haline gelmiştir. Dünya çapında bankacılık iş yapısı hızlı bir değişime uğramaktadır.
Veri madenciliği tekniklerinin kullanıldığı yazılım çözümleri vasıtası ile bankalarda
müşteri sınıflandırılması, müşteri eğilimlerinin belirlenmesi, karlılık hesaplamaları,
kredi puanlama, ödemelerin izlenmesi, yeni ürün pazarlama faaliyetleri ve sahte
işlem incelemeleri gibi çalışmalar yapılabilmektedir. Bu şekilde, veri madenciliği
teknikleri ile iş kararlarının optimize edilmesi, müşteri değeri ve müşteri
memnuniyetinin artırılması çalışmalarına destek vermektedir.
Bu çalışmanın amacı, standart veri madenciliği yazılımlarında kullanılan veri
madenciliği teknikleri ile ilgili temel kavramları tanımlamak ve geniş veri
gruplarının etkili şekilde değerlendirilmesini sağlayan bu temel proseslerin önemini
açıklamaktır. Ayrıca en çok bilinen, kullanılan ve geniş veri gruplarını başarılı
şekilde analiz edip karlı iş kararları verilmesini sağlayan veri madenciliği teknikleri
hakkında detaylı bilgi verilmesi planlanmıştır. Özellikle, bankacılık ve perakende
sektöründe yaygın olarak kullanılan veri madenciliği yöntemlerine ait literatür
taraması yapılarak detaylı bilgi verilmektedir. Son bölümde ise müşteri datası
üzerinde veri madenciliği uygulaması yapılmıştır. Böylece, veri madenciliğine ait
tüm temel adımlar gerçek verilere uygulanarak, sonuçları değerlendirilmiştir.
Bu araştırma ile veri madenciliği teknikleri ve adımlarına ait net bir anlayış ortaya
konulmuştur. Aynı zamanda bu yöntemlerin firmalarda ne şekilde, hangi alanlarda,
hangi amaç ve hedefler için uygulandığı anlatılmıştır.
