İnşaat Şirketi Müşterilerinin Gelecekteki Konut Satın Alma Davranışlarının Metin Madenciliği ve Makine Öğrenmesi ile Tahmin Modellerinin Oluşturulması

Authors : Haydar Ekelik, Şenol Emir

Pages : 323-337

Doi:10.17671/gazibtd.1484123

View : 70 | Download : 73

Publication Date : 2024-10-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, inşaat sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin müşterileriyle yüz yüze veya telefonla yapılan görüşmelerinin kayıtlarına çeşitli metin madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri uygulanmıştır. Temel amaç, bu metin tabanlı doküman kümesinden (korpus), yeni görüşme yapılan herhangi bir müşterinin ileride şirketten konut satın alıp almayacağını doğru bir şekilde tahmin edebilecek bir model geliştirmektir. Bu amaçla metinsel verilere bir takım veri ön işleme aşamaları uygulandıktan sonra anahtar kelimeler ve vektör uzay modeli oluşturmuş ve metin tabanlı veri analize uygun formata dönüştürülmüştür. CART(Classification And Regression Tree), RF(Random Forest) ve XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) makine öğrenmesi yöntemleri uygulanarak farklı tahmin modelleri oluşturulmuş ve daha sonra bu modeller farklı sınıflandırma ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma problemlerinde sınıflardaki gözlem sayıları arasında dengesizlikler olması durumunda yaygın sınıflandırma ölçütlerine göre modellerin karşılaştırılması yanlı sonuçlar verebilmektedir. Bu nedenle literatürde bu gibi durumlar için genel karşılaştırma ölçütlerine ek olarak yeni ölçütler geliştirilmiştir. Çalışmadaki uygulamada da sınıflar arası dengesizlik olduğundan bu ölçütlerden birisi olan PR (Precision- Recall) eğrileri kullanılmıştır. Analiz sonucunda, PR eğrileri dikkate alındığında, görüşme yapılan yeni müşterilerin ileride konut alıp almayacağını en iyi tahmin eden yöntemin Random Forest olduğu görülmüştür.
Keywords : Metin Madenciliği, Pazarlama, Random Forest, CART, XGBoost