dc.contributor.author | Aşan, Zerrin | |
dc.date.accessioned | 2019-10-20T07:59:54Z | |
dc.date.available | 2019-10-20T07:59:54Z | |
dc.date.issued | 2007 | |
dc.identifier.issn | 1302-1842 | |
dc.identifier.uri | http://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TmpnNE16UTA= | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11421/15835 | |
dc.description.abstract | Günlük hayatımızda çok önemli bir yere sahip olan bankacılık sektöründe yer alan bireysel bankacılığın islevlerinden birisi de kredi kartlarıdır. Kredi kartlarına iliskin hizmetlerin daha iyi verilebilmesi için, bunları kullanan müsteri yapısının bilinmesi gereği vardır. Bu bağlamda kredi kartı kullanan banka müsterilerinin sosyo-ekonomik özellikleri bakımından gruplanması önem kazanmaktadır. Böylece banka müsterilerinin daha iyi tanımlanması sağlanarak, belli müsteri kalıpları belirlenmesi amaçlanmıstır. Söz konusu gruplama isleminde birimlerin, değiskenlerin ya da birimlerin ve değiskenlerin bir arada gruplandırılmaları islemlerini içeren kümeleme analizi kullanılmıstır. Bu analiz sonuçlarına göre banka müsterileri 3 kümede toplanmıstır. ?lk kümede müsterilerin çoğunluğu yer almıstır. Ayrıca söz konusu kümelerde müsteriler cinsiyet, yas, kredi kartı türü gibi değiskenlere göre de gruplanmıslardır. Bu gruplamanın bankaların kredi kartı hizmetlerinde ne tür müsteri grubuna gideceklerini bilmelerin de yarar sağlayacaktır. | en_US |
dc.description.abstract | One of the functions of the individual banking sector -which has a wide effect on our life- is handling credit card operations. For better service levels related to credit cards, the structure of the client spectrum must be well known. Clients how own credit cards must be grouping the clients who own credit cards according to social-economic characteristics, is very important. By well defining the clients, some client models may be introduced. In grouping process cluster analysis was used in which units, variables or units and variables can be grouped together. According to these results clients were collected in 3 group. The most of clients took place in the first cluster. Furtermore in these clusters clients were also grouped according to variables such as sex, age, type of credit card. By the help of this grouping methods, banks can determine the type of target clients and service them in a better way. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Sosyal Bilimler | en_US |
dc.subject | Disiplinler Arası | en_US |
dc.title | Kredi Kartı Kullanan Müşterilerin Sosyo Ekonomik Özelliklerinin Kümeleme Analiziyle İncelenmesi | en_US |
dc.title.alternative | The Examination of Social Economic Variables of Credit Card Owner Costumers with Cluster Analysis | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.journal | Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi | en_US |
dc.contributor.department | Anadolu Üniversitesi, Fen Fakültesi | en_US |
dc.identifier.volume | 0 | en_US |
dc.identifier.issue | 17 | en_US |
dc.identifier.startpage | 256 | en_US |
dc.identifier.endpage | 267 | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | en_US |
dc.contributor.institutionauthor | Aşan, Zerrin | |