Bu çalışmada, 301 kişi ile yapılan müşteri memnuniyet anketinin sonuçları incelenmiş, memnuniyet ... more Bu çalışmada, 301 kişi ile yapılan müşteri memnuniyet anketinin sonuçları incelenmiş, memnuniyet ya da memnuniyetsizliğin altında yatan ana ve gizli nedenler ortaya çıkartılmaya çalışılmıştır. İncelenen veriler üzerinde, grafiksel analizin yanısıra, K-Means ve C5.0 algoritmaları gibi veri madenciliği kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır.
Abstract This study covers examination and analysis of the results obtained from a Customer Satisfaction Survey conducted with 301 interviews in order to extract the hidden reasons lying behind ‘customer satisfaction or dissatisfaction’. In the study, besides visualisation tools, data mining models and algorithms such as Kümeing, classification, K-Means and C5.0 have been employed.
Bu çalışmada, 301 kişi ile yapılan müşteri memnuniyet anketinin sonuçları incelenmiş, memnuniyet ... more Bu çalışmada, 301 kişi ile yapılan müşteri memnuniyet anketinin sonuçları incelenmiş, memnuniyet ya da memnuniyetsizliğin altında yatan ana ve gizli nedenler ortaya çıkartılmaya çalışılmıştır. İncelenen veriler üzerinde, grafiksel analizin yanısıra, K-Means ve C5.0 algoritmaları gibi veri madenciliği kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır.
Abstract This study covers examination and analysis of the results obtained from a Customer Satisfaction Survey conducted with 301 interviews in order to extract the hidden reasons lying behind ‘customer satisfaction or dissatisfaction’. In the study, besides visualisation tools, data mining models and algorithms such as Kümeing, classification, K-Means and C5.0 have been employed.
Uploads
Papers by GÖkhan SİlahtaroĞlu
Abstract
This study covers examination and analysis of the results obtained from a Customer Satisfaction Survey conducted with 301 interviews in order to extract the hidden reasons lying behind ‘customer satisfaction or dissatisfaction’. In the study, besides visualisation tools, data mining models and algorithms such as Kümeing, classification, K-Means and C5.0 have been employed.
Abstract
This study covers examination and analysis of the results obtained from a Customer Satisfaction Survey conducted with 301 interviews in order to extract the hidden reasons lying behind ‘customer satisfaction or dissatisfaction’. In the study, besides visualisation tools, data mining models and algorithms such as Kümeing, classification, K-Means and C5.0 have been employed.