ABSTRACTAN APPLICATION OF DATA MINING STUDY;A WAY TO IMPROVE BUSINESS STRATEGIES OF THECOMPANYHard conditions in the market lead the companies to find new ways tocompete better. Better strategies are needed to stand strong in these highlycompetitive markets one of which is insurance market. The rapid technologicaldevelopment reduced the cost of storing data and in these decades every company istrying to convert this data to a competitive value in the market.Data mining is a set of techniques to bring information from large data sets tothe surface. Beyond many statistical and AI techniques are used in data mining,process approach in method makes DM a systematic solution. In this study, it isintended to use data mining methods to derive conclusions from a large set of realinsurance company data to be used strategy setting and decision making process inhighly competitive market.An application of data mining process approach and C5.0 decision treealgorithm is performed in the study to determine the profile of profitable customers.The problem of unbalanced data is tried to be solved by pre-clustering applicationin re-sampling and combining and simplifying attributes. Better results wereobtained by simplifying although the accuracy of detecting is not as expected, theerror rate is satisfactory.The classification technique application in this thesis is only a beginninganalysis for information based strategy generation. The profitable customer profileiis an input for the business strategies in attracting valuable customers. Newcampaigns, special discounts, customer focused services are decisions to be takenwith the information of profitable customer. Further analysis of data to describehigh revenue customers, association analysis for cross-sales, predictive analysis canbe performed to provide more information for decision makers. Moreover,classification analysis made should be performed periodically since method issensitive to data changes. The results should be kept up to date for better results.Key Words: Data Mining, Classification, Insurance, Business StrategiesSeptember 2006 Emre TACENURii.

ÖZETİŞ STRATEJİLERİNİ GELİŞTİRMENİN BİR YÖNTEMİ; VERİMADENCİLİĞİ UYGULAMASIPazarda yaşanan yoğun rekabet şirketleri yeni arayışlara iterken sigortasektörünün de içinde bulunduğu bu pazarlarda ayakta kalabilmek, daha iyistratejiler üretebilmeyi gerektirmektedir. Hızlı teknolojik gelişim veri saklamamaliyetini düşürürken, bu yıllarda şirketler depolanan veriyi pazarda rekabetavantajı sağlayacak bilgiye dönüştürmeye çalışmaktadırlar.Veri madenciliği büyük veri madenleri içinden bilgiyi yüzeye çıkartmak içinhazırlanmış teknikler kümesidir. Kullanılan pek çok istatistik ve yapay zekaaraçlarının ötesinde, veri madenciliğinin süreç yaklaşımı sistematik çözümlerüretilmesini mümkün kılmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği teknik vemetodolojisi ile bir sigorta şirketine ait gerçek veriden yüksek rekabetin yaşandığıbu sektörde strateji oluşturma ve karar verme süreçlerine girdi sağlayacak bilgi eldeedilmeye çalışılmıştır.Bu çalışmada karlı müşteri profili oluşturmak amacıyla veri madenciliği süreçyaklaşımı ve C5.0 karar ağacı algoritması kullanılmıştır. Dengesiz dağılıma sahipveri kümesi sorunu katsayılarla yeniden örnekleme, K-Means algoritmasıaracılığıyla ön kümeleme uygulaması ile yeniden örnekleme, birleştirme vebasitleştirme yöntemleri kullanılarak çözülmeye çalışılmıştır. Basitleştirme vekatsayılarla yeniden örnekleme ile daha iyi sonuçlar elde edilmiş, doğru tespit oranıumulan seviyede olmasa da hata oranları tatmin edici seviyede çıkmıştır.iUygulaması gerçekleştirilen sınıflama çalışması bilgi kaynaklı strateji üretimiiçin yalnızca bir başlangıçtır. Karlı müşteri profili değerli müşterileri çekmek içinoluşturulacak stratejilerde önemli bir girdi olacaktır. Yeni kampanyalar, özelindirimler, kişiye özel hizmetler karlı müşteri bilgisi ile alınabilecek bazıkararlardır. Yüksek cirolu müşterileri tanımlamak, çapraz satış için ilişki analizleriyapmak, tahmin analizleri karar vericilere daha fazla bilgi sağlamak amacıyla dahasonra gerçekleştirilebilecek bazı analizlerdir. Sınıflama tekniği veri değişikliklerineduyarlı olduğundan uygulaması yapılan sınıflama analizinin de dönemsel olaraktekrarlanması gerekmektedir. Daha iyi iş sonuçları elde edebilmek için analizsonuçları güncel tutulmalıdır.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Sınıflama, Sigortacılık, İş StratejileriEylül 2006 Emre TACENURii.