Motokaravan sigortacılığı tahmin modellemesi ve uygulanan yöntemlerin karşılaştırılması

dc.contributor.advisorYılmaz, Atınç
dc.contributor.authorKaya, Yasin
dc.date.accessioned2025-03-10T19:24:52Z
dc.date.available2025-03-10T19:24:52Z
dc.date.issued2017
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractSigortacılık, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin finansal yapılarına olumlu şekilde etki eden sektörlerdendir. Türkiye'de sigortacılık sektörünün son yıllarda çift haneli oranlarda büyüdüğü ve Gayri Safi Yurtiçi Hasıla'ya olan katkısının artmış olduğu görünmektedir. Bu durumun daha iyi seviyelere çıkarak devam etmesini sağlamak için teknolojinin ve makinelerin kabiliyetlerinden faydalanmak gerekmektedir. Veriler arasındaki gözle görünmeyen ilişkilerin tespitinde kullanılan veri madenciliği de sigortacılığın gelişmesi için yararlanılması gereken alanlardan birisidir. Veri madenciliği aktüeryal hesaplamalarda ve her türlü sigorta suistimallerinin tespitinde kullanılır. Günümüzde birçok veri madenciliği metot ve algoritması mevcuttur. Veri kümelerinin karakteristiğine göre hangisinin kullanılacağına karar verilebilir. Bu çalışmada, Avrupa'da popüler olan ve gerekli çalışmalar yapıldığında ülkemizde de gelişme potansiyeli gösterebilecek olan motokaravan sigortacılığı üzerine model geliştirilmiştir. Hangi özellikteki kişilerin bu sigortayı yaptırabileceğine yönelik tahminlemeler yapılmıştır. Modelleme çalışmasında karar ağaçları tekniğinin kullanıldığı J48 algoritması, lojistik regresyonun kullanıldığı algoritma ve yapay sinir ağlarının kullanıldığı MultilayerPerceptron algoritması koşulmuştur. MultilayerPerceptron algoritması en iyi doğruluk oranına sahip olmuştur. J48 ise MultilayerPerceptron algoritmasına yakın bir doğruluk oranına sahiptir. Lojistik regresyonda ise ciddi bir başarı elde edilememiştir. Elde edilen sonuçların motokaravan sigortası yaptırma potansiyeline sahip olan kişilere ulaşmaya yönelik çalışmaları kolaylaştıracağı düşünülmektedir.
dc.description.abstractInsurance is a sector that affects the financial structures of developed and developing countries positively. It appears that the insurance sector in Turkey has grown in double digits in recent years and the contribution to the Gross Domestic Product has increased. It is necessary to take advantage of the abilities of technology and machines to ensure that this situation continues at better levels. Data mining, which is used to identify invisible relationships between data, is one of the areas that need to be exploited for the development of insurance. Data mining is used in actuarial calculations and in the detection of all types of insurance fraud. Many data mining methods and algorithms are available today. Which one to use depends on the nature of the data sets. In this study, a model has been developed on motocaravan insurance, which is popular in Europe and can demonstrate the development potential in our country when necessary studies are carried out. Estimates have been made on which property persons can make this insurance. In the modeling study, the J48 algorithm that uses the decision tree technique, the algorithm in which the logistic regression is used, and the MultilayerPerceptron algorithm which uses artificial neural networks are run. The MultilayerPerceptron algorithm has the best accuracy. J48 is in second place. J48 has an accuracy ratio close to the MultilayerPerceptron algorithm. No serious success has been achieved in the logistic regression. It is thought that the results obtained will facilitate the studies to reach those who have the potential to have a motocaravan insurance.
dc.identifier.endpage125
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=DPTyuy3wRPq_qvCPSqUB6-k9Vpu0RrgLZb93YLgZCqxULPYgd61i6DC6fybeRRKJ
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12662/9806
dc.identifier.yoktezid459240
dc.institutionauthorKaya, Yasin
dc.language.isotr
dc.publisherİstanbul Beykent Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TEZ_20250310
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control
dc.subjectveri madenciliği
dc.subjectsigortacılık sektörü
dc.subjectmotokaravan sigortası
dc.subjectkarar ağaçları
dc.subjectlojistik regresyon
dc.subjectyapay sinir ağları.
dc.subjectdata mining
dc.subjectinsurance sector
dc.subjectmotocaravan insurance
dc.subjectdecision trees
dc.subjectlogistic regression
dc.subjectartificial neural networks.
dc.titleMotokaravan sigortacılığı tahmin modellemesi ve uygulanan yöntemlerin karşılaştırılması
dc.title.alternativePredictive modelling in motor caravan insurance and comparison of methods applied
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Koleksiyon