Shiny ile R Uygulaması Geliştirme ve Müşteri Kayıp Analizine İlişkin Web Destekli Bir Örnek Çalışma

Veri madenciliğindeki problemlerin çözümünde çeşitli platformlar kullanılır. R programlama dili de bu platformlar içinde yaygın olarak kullanılanlardan biridir. R programlama dili açık kaynak kodlu olması ve sunduğu topluluk desteği sayesinde araştırmacıların ilgi odağındadır. Shiny, R kodlarının bir web arayüzü aracılığıyla paylaşılmasını sağlayan bir R paketidir. Müşteri Kayıp Analizi, hizmet almakta olan müşterilerden hangilerinin hizmet alımını durdurmayı düşündüğünü tahmin etmek amaçlı olarak kullanılan bir analizdir. Özellikle abonelik temelli sektörlerden olan haberleşme, ödemeli TV gibi sektörlerde müşteri analizlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, telekomünikasyon sektöründeki müşteri veri seti üzerinde C4.5 karar ağacı algoritması kullanılarak R paketlerinden biri olan Shiny vasıtasıyla web destekli olarak gerçekleştirilmiş olan müşteri kayıp analizi sunulmaktadır. Sunulan çalışma, uygulamanın gerçek hayattan alınmış bir veri seti üzerinde yapılmış olması, bu analizin yerel bilgisayarda yapılması yerine erişim izni olan kullanıcılar tarafından web üzerinden erişilerek uzaktan yapılabilmesine imkan sağlaması ve telekomünikasyon alanında müşteri kayıp analizi hakkında daha önceden R ile web tabanlı olarak yapılmamış olması özelliklerinden dolayı özgünlük taşımaktadır. 

A Web-based Customer Churn Analysis Study With Shiny On R

Various platforms are used to solve problems in data mining. The R programming language is also one of the widely used within these platforms. The R programming language is open source, and thanks to community support it is the on focus of researchers. Shiny is an R package that allows R code to be shared via web interface. Customer Churn Analysis is used to predict the customers who are going to stop receiving services. Customer churn analysis is widely used in customer analysis on communications sector which is one of the subscriptionbased sectors. A customer churn analysis has been performed and presented in the paper by applying C4.5 decision tree algorithm on telecommunications customer data which is web-supported by Shiny, one of the R packages. The study is different than others as it hass been applied on a real dataset, allowing the analysis to be made possible remotely on the web by remote users who have permissions to access instead of doing on local computer and a similar paper has not been seen in literature on telecommunicatons churn analysis before with R. 

___

  • Kartal E, Balaban, E., “M. E. Sınıflandırmaya Dayalı Makine Öğrenmesi Teknikleri Ve Mes Kardiyolojik Risk Değerlendirmesine İlişkin Bir Uygulama”, Çağlayan Kitapevi, 1. BASKI, 2016
  • RStudio, 2015b, Shiny, http://shiny.rstudio.com/
  • Chang, W., Cheng, J., Allaire, J. J., Xie, Y. ve McPherson, J., 2015, Shiny: Web Application Framework for R, http://CRAN.R-project.org/package=shiny, (Erişim tarihi: 10 şubat, 2016).
  • RStudio, 2015a, Home - RStudio, http://www.rstudio.com/
  • Wing, M. K. C. From J., Weston, S., Williams, A., Keefer, C., Engelhardt, A., Cooper, T.,…. Scrucca, L.(2015). Caret: Classification and regression Training. http://CRAN.R-project.org.org/package=caret
  • Shinyapps user guide. (2016). Shinyapps.io user guide. http://docs.rstudio.com/getting-started.html (Erişim tarihi: 21 şubat, 2016).
  • Shinyapps user guide installation. (2016). Shinyapps.io user guide. http://docs.rstudio.com/shinyapps.io/getting-started.html#installation, (Erişim tarihi: 21 şubat, 2016).
  • RStudio, 2015b, Shiny, http://shiny.rstudio.com/, (Erişim tarihi: 21 şubat, 2016).
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Düzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü