Journals / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2019 / Cilt: 35 - Sayı: 3

Investigation of Data of a Metropolitan Municipality Call Center by Cluster Analysis

Büyükşehir Belediyesi Çağrı Merkezi Verilerinin Kümeleme Analizi ile İncelenmesi

Pages
78–91
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

SPSS Clementine and WEKA which are the data mining package programs were used for the analysis and the results were compared and interpreted.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:One of the most important issues in statistical data analysis is big data.
📊
Key Findings & Data:The process of accessing useful information from big data is called data mining.
💡
Conclusion & Impact:SPSS Clementine and WEKA which are the data mining package programs were used for the analysis and the results were compared and interpreted.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

One of the most important issues in statistical data analysis is big data. The process of accessing useful information from big data is called data mining. In clustering analysis, which is one of the data mining methods, via different algorithms, it is desirable to include similar data in the same cluster and divergent data in different clusters. Hierarchical clustering and k-means methods are the most commonly used algorithms in clustering analysis. In this study, call center data of five districts in a metropolitan municipality with a high population density in Turkey were examined. Call center data were clustered according to seven different variables by k-means method. These variables are respective department, application type, application district, education level, gender, age and instant solution. SPSS Clementine and WEKA which are the data mining package programs were used for the analysis and the results were compared and interpreted.

Özet

İstatistiksel veri analizinde en önemli konulardan biri büyük verilerdir. Büyükveriler arasından faydalı bilgiye ulaşma süreci veri madenciliği olarak adlandırılır.Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizinde, çeşitli algoritmalarile birbirine benzer veriler aynı kümeye, birbirinden farklı olan veriler ise farklıkümelere dâhil edilmek istenir. Hiyerarşik kümeleme ve k-ortalamalar yöntemlerikümeleme analizinde en yaygın kullanılan algoritmalardır. Bu çalışmada,Türkiye’nin nüfus yoğunluğu oldukça fazla olan bir büyükşehir belediyesinin beşbüyük ilçesine ait çağrı merkezi verileri, k-ortalamalar yöntemi ile “ilişkili olduğubirim”, “başvuru tipi”, “başvuru ilçesi”, “eğitim durumu”, “cinsiyet”, “yaş” ve “anlıkçözüm” olmak üzere yedi farklı değişkene göre kümelenmiştir. Analiz için verimadenciliği paket programlarından SPSS Clementine ve WEKA kullanılmış olup eldeedilen sonuçlar karşılaştırılarak yorumlanmıştır.

🔖

Cite This Article

ALADAĞ, Z., AVCI, S., ÖZKAN, E. (2022). Investigation of Data of a Metropolitan Municipality Call Center by Cluster Analysis. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 35 - Sayı: 3, 78–91. https://ajindex.com/articles/503238

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Kurniali, S. 2015. Customer Service Information System For A Call Center. Procedia Computer Science, 59(2015), 298-304.
  2. Phung-Duc, T., Kawanishi, K. I. 2014. Performance Analysis of Call Centers with Abandonment, Retrial and After-Call Work. Performance Evaluation, 80(2014), 43-62.
  3. Yakut, E. 2012. Veri madenciliği tekniklerinden C5. 0 algoritması, destek vektör makineleri ile yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarılarının karşılaştırılması: İmalat sektöründe bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitütüsü, Doktora Tezi, Erzurum. Çelik, Ş, Şengül, T, Şengül, Ö, İnci, H. 2019. Türkiye'de İllere Göre Hayvansal ve Bitkisel Ürünlerin Kümeleme Analizi İle İncelenmesi. Journal of Awareness, 3(5), 385-398.
  4. Akay, Ö. 2019. Türkiye’de Halk Kütüphanesi Kullanımının Panel Veri Kümeleme Analizi İle İncelenmesi. Opus Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 10(17), 1076-1099.
  5. Ünlü, F., Atik, H. 2019. Türkiye’deki İşletmelerin Endüstri 4.0’a Geçiş Performansı: Avrupa Birliği Ülkeleri ile Karşılaştırmalı Ampirik Analiz. Ankara Avrupa Çalışmaları Dergisi, 17(2), 431-463.
  6. Almeida, R., Steiner, M. T. A., Dos Santos Coelho, L., Francisco, C. A. C., Neto, P. J. S. 2018. A Case Study on Environmental Sustainability: A Study of The Trophic Changes in Fish Species as a Result of the Damming of Rivers Through Clustering Analysis. Computers and Industrial Engineering. Sendín-Hernández, M. P., Ávila-Zarza, C., Sanz, C., García-Sánchez, A., Marcos-Vadillo, E., Muñoz-Bellido, F. J.,.,Dávila, I. 2018. Cluster Analysis İdentifies 3 Phenotypes Within Allergic Asthma. The Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice, 6(3), 955-961.
  7. Horiuchi, Y., Tanimoto, S., Latif, A. M., Urayama, K. Y., Aoki, J., Yahagi, K.,., Komiyama, K. 2018. Identifying Novel Phenotypes of Acute Heart Failure Using Cluster Analysis of Clinical Variables. International Journal of Cardiology, 262, 57-63.
  8. Özari, Ç., Eren, Ö. 2018. İllerin Yaşam Endeksi Göstergelerinin Çok Boyutlu Ölçekleme Ve K-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi İle Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 303-313.
  9. Gazel, S., Akel, V. 2018. Borsa İstanbul’da Sektör Sınıflandırmasının Kümeleme Analizi İle Belirlenmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 77, 147-164.
  10. Kıral, G, Çelik, C. 2018. Panel Veri Analizi ve Kümeleme Yöntemi ile Türkiye’de Konut Talebinin İncelenmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 32 (4), 1009-1026.
  11. Sarıışık, G, Öğütlü, A. 2018. İstatistiksel K-Ortal