Data mınıng applıcatıon for ıdentıfyıng bank customers' ınvesment fund transactıon hıstorıes

İletişim teknolojilerindeki gelişme ile birlikte mevcut bilgiye ulaşmanın çok kolaylaştığı günümüzde, bilginin çıkarımı kavramı giderek önem kazanmaktadır. Çok büyük miktarlardaki verinin yararlı bilgilere dönüştürülmesine duyulan ihtiyaç veri madenciliğinin önemini ortaya koymaktadır. Veri madenciliğinin en yaygın kullanıldığı uygulama alanlarından biri de müşteri kaybını öngörebilmektir. Sistemden çıkan müşterilerin işlem hareketlerinin tespit edilerek öğrenilmesi, öğrenilen hareketleri sergilemeye başlayan müşterilerin tespit edilerek çeşitli pazarlama ve tutundurma faaliyetleri ile sistemde tutulmasının sağlanmasıdır. Yapılan çalışmada, bir bankada yatırım fonu hesabını kapatarak yatırım fonu müşterisi olmaktan çıkan müşteri hareketlerinin öğrenilmesi, bu hareketleri sergileyen müşterilerin sosyo-demografik karakteristiklerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma veri madenciliği yazılımlarından WEKA' da yapılmış, J4.8 ve Id3 algoritmaları kullanılmıştır.With the improvement of communication technologies, reaching to the existing information becomes easier, and knowledge discovery concept becomes more important. The need of turning huge amounts of data into useful information indicates the importance of data mining. One of the most commonly used application areas of data mining is recognizing customer churn. Data mining is used to obtain behaviors of churned customers by analyzing their transactions and also to hold other customers by recognizing the customer's behaving in the same manner as churned customers to hold them in the system by various marketing and customer retention activities. In this paper, it is aimed to recognize the churned customers of a bank who closed their saving accounts and determine common socio-demographic characteristics of these customers. In this study, WEKA Software and J4.8, Id3 algorithms are used