Veri Madenciliği Yaklaşımı ile Bankacılık Kampanya Başarısı Analizi: XGBoost ve Rastgele Orman Tabanlı Uygulamalı Bir Model

Authors : Kamil Abdullah Eşidir

Pages : 111-133

Doi:10.46849/guiibd.1678452

View : 71 | Download : 45

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Çalışmada, bankacılık sektöründe yürütülen doğrudan pazarlama kampanyalarının başarısını tahmin etmek için, makine öğrenmesi tabanlı iki farklı sınıflandırma modelinin karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. UCI Machine Learning Repository’de yayımlanan “Bank Marketing” veri seti kullanılarak, müşterilerin mevduat aboneliği kararları tahmin edilmiştir. Veri seti, demografik, sosyoekonomik ve geçmiş kampanya etkileşimlerine dair çok boyutlu değişkenler içermektedir. Modelleme sürecinde, karar ağaçları tabanlı iki güçlü makine öğrenmesi modeli olan XGBoost ve Rastgele Orman kullanılmıştır. Veri setindeki sınıf dengesizliği problemi göz önünde bulundurularak doğruluk, F1 skoru, kesinlik, duyarlılık ve ROC-AUC gibi çok boyutlu performans metrikleri ile değerlendirmeler yapılmıştır. Analizlerde, XGBoost genel sınıflandırmada ve ayrıştırma açısından daha başarılı olmuştur. Rastgele Orman ise pozitif sınıfı tanımada daha iyi sonuçlar sunmuştur. Kampanya başarısını etkileyen başlıca değişkenler olarak yaş, konut ve kişisel kredi durumu ile önceki kampanya yanıtları öne çıkmıştır. Kredi yükümlülüğü olmayan bireylerin ve geçmiş dönemlerde yapılmış kampanyalara olumlu yanıt vermiş müşterilerin abonelik eğilimlerinin daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bilgi sızıntısı riski taşıyan “duration” değişkeni analiz dışı bırakılmış ve özellik mühendisliği süreçleriyle modelin etik ve metodolojik güvenilirliği sağlanmıştır. Elde edilen bulgular, kişiselleştirilmiş pazarlama stratejilerinin geliştirilmesi ve yapay zekâ temelli karar destek sistemlerinin bankacılık uygulamalarına entegrasyonu açısından önemli katkılar sunmaktadır. Çalışma, hem akademik literatüre hem de uygulamalı finans ve pazarlama alanlarına katkılarda bulunmaktadır.
Keywords : Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, XGBoost, Bankacılık Kampanyası, Abonelik Tahmini

ORIGINAL ARTICLE URL