Veri Madenciliği Tekniklerini Kullanarak Banka Müşterileri Bölümlendirmesi ve Kredi Skorlama Modeli

Authors : Pelin Biçen, Ümit Oktay Fırat

Pages : 135-150

View : 49 | Download : 24

Publication Date : 2003-08-17

Article Type : Conference Paper

Abstract :İşletme ve bilimsel içerikli veri tabanlarının gün geçtikçe büyümesi, veri tabanlarında bulunan verinin analiz edilmesini ve yorumlanmasını zorlaştırdı. Bu noktada, veri tabanı analiz sürecini otomatikleştirecek yeni nesil tekniklere ve araçlara ihtiyaç duyulmaya başlandı. Bu anlamda, bu teknikler ve araçlar veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği teknikleri olarak bilinen ve çok hızlı gelişen bir alana konu oldular. Bu çalışmada, ilk olarak veri tabanlarında bilgi keşfi madenciliği kavramları daha sonra da veri madenciliği modelleri açıklanmıştır. Uygulama aşamasında, günümüz işletme dünyasında çok sık karşılaşılan müşterilerin kredi taleplerinin değerlendirilmesi ve karlılık durumlarına göre müşterilerin bölümlendirilmesi problemi, veri madenciliği sınıflandırma ve tahmin modelleri uygulanarak çözümlenmiştir. Çözüm sürecinde, SAS Enterprise Miner madenciliği paketi kullanılmıştır.
Keywords : Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi, Veri Madenciliği, Tahmin Modelleri, Sınıflandırma, Regresyon Analizi, Karar Ağaçları, Kümeleme Analizi, K Ortalamalar Algoritması, Multinomial Regresyon Analizi

ORIGINAL ARTICLE URL