Research Article
BibTex RIS Cite

SİGORTA SEKTÖRÜNDE VERİ MADENCİLİĞİ VE KULLANIM ALANLARI

Year 2018, Issue: 57, 103 - 119, 18.08.2018

Abstract

Veri madenciliği, geniş veri yığınları içerisinde, yararlı olma
potansiyeline sahip, aralarında beklenmedik / bilinmedik ilişkilerin olduğu
verilerin keşfedilerek, veri sahibi için hem anlaşılır hem de kullanılabilir
bir biçime getirilmesine yönelik geliştirilmiş yöntemler topluluğudur. Veri
madenciliği sigorta şirketlerine fiyatlarını belirleme ya da pazar yapısını
tanıma konusunda yardımcı olabilmektedir. Veri madenciliği rekabetin oldukça
güçlendiği piyasalarda, sigorta şirketlerinin sektördeki konumlarını
sağlamlaştırmak adına bir takım değerlerinin yönetilmesinde büyük rol
oynamaktadır. Veri madenciliği; istatistik ve veri tabanları alanlarında
teknikleri birleştirerek, büyük veri tabalarından faydalı ve değerli bilgilere
ulaşmayı mümkün kılmaktadır. Çalışma ile sigorta sektörü gibi verilerin doğru
değerlendirilmesi ve yorumlanması gereken bir alanda veri madenciliği
uygulamalarının ne denli önem arz ettiğinin ortaya konması amaçlanmıştır.
Çalışmada ulaşılan sonuçlara göre toplanan verilerin analizi ile birlikte
sigorta şirketlerinin; müşteriye göre ürün ve ürüne göre müşteri bulma
esnekliğine kavuşacağı söylenebilir. Ayrıca elde edilen veriler doğrultusunda sigorta
şirketleri tarafından düzenlenecek çeşitli kampanyalar ile müşteri kitlesinin
doğru tanımlanması ve bu müşterilerin davranış özelliklerine yönelik
kampanyaların oluşturulması sağlanabilir.

References

  • Kaynakça
  • Kitaplar
  • Argüden, Y. ve Erşahin, B. (2008). Veri Madenciliği. Yayın No:10. İstanbul: Arge Danışmanlık Yayınları.
  • Barlow, J. ve Moller, C. (2008). Complaint Is a Gift: Recovering Customer Loyalty When Things Go Wrong. Williston. VT. USA: Berrett-Koehler Publishers.
  • Barnes, J.G. (2000). Secrets of Customer Relationship Management. New York: McGraw-Hill Companies.
  • Berry, M. J.A. ve Linoff, G.S. (1999). Mastering Data Mining: The Art and Science of Customer Relationship Management. 1st Ed. USA: Wiley.
  • Berson, A., Smith, S., ve Thearling, K. (1999) Building Data Mining Applications for CRM. USA: McGraw-Hill Companies.
  • Chıng, W. (Ed.) ve Ng, M.K. (Ed.). (2003). Advances in Data Mining and Modeling. River Edge. NJ. USA: World Scientific Publishing Company. Incorporated.
  • Corey, M., Abbey, M. ve Abramson, I. (2001) Oracle8i: Data Warehousing. Blacklick. OH. USA: McGraw-Hill Companies.
  • Eren, E. (2009). Yönetim ve Organizasyon. 9. b. İstanbul: Beta Yayınevi.
  • Gel, O. C. (2004). CRM Yolculuğu. 3. b. İstanbul: Sistem Yayıncılık.
  • Greenberg, P. (2004). CRM at the Speed of Light: Essential Customer Strategies for the 21st Century. Emeryville. CA. USA: McGraw-Hill.
  • Jackson, R. ve Wang, P. (1995). Strategic Database Marketing. USA: NTC. Business Book Comp.
  • Kım, W.C. ve Mauborgne, R. (2005). Blue Ocean Strategy. USA: Harvard Business School Pres.
  • Meyer, D. ve Cannon, C. (1997). Building a Beter Data Warehouse, 1st ed. USA: Prentice Hall.
  • O’dell, C., Grayson, J. ve Essaides, N. (2003). Ne Bildiğimizi Bir Bilseydik. (Çev: Günhan Günay) İstanbul: Dışbank Kitapları.
  • Oracle E-İşte Başarı Kitabı. (2003). Veri Ambarı ve Karar Destek Sistemleri. 4. Bölüm.
  • Soares, C. (Ed.), Peng, Y. (Ed.) ve Meng, J. (Ed.). (2008). Applications of Data Mining in E-Business and Finance. Amsterdam. NLD: IOS Pres.
  • S.Sıngh, H. (1998). Data Warehousing-Concepts, Technologies, Implementations and Management. U.S.A.: Prentice Hall.
  • Todman, C. (2001). Designing a Data Warehouse: Supporting Customer Relationship Management. United Kingdom: Prentice-Hall.
  • Wang, John (Ed.). (2008). Data Warehousing and Mining: Concepts, Methodologies, Tools and Applications. Hershey. PA. USA: IGI Global.
  • Watson, H.J. ve Gray, P. (1998) Decision Support in the Data Warehouse. USA: Prentice Hall PTR.
  • Westphal, C. ve Blaxton, T. (1998). Data Mining Solutions:Methods and Tools for Solving Real-World Problems. U.S.A.: Wiley & Sons.
  • Makalaler
  • Aklan, A. ve Falay, E. (2007). Kamu Uygulamalarında Çözüm Veri Madenciliğinde. Strateji Bülteni. Sayı: 5. Eylül-Ekim. ss. 7-8.
  • Akmeriç, N. (2007). “Sigortacının Sigortası Bilgiye Yatırım”. CEO’s Dergisi. Ağustos. ss. 26-27.
  • Akpınar, H. (2000). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği. İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi. C: 29, Sayı: 1. Nisan. ss. 1-22.
  • Ang, L. ve Buttle, F. (2006). CRM Software Applications and Business Performance. Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management. Vol.14. ss. 4-16.
  • Ata N., Özkök, E. ve Karabey, U. (2008). Veri Madenciliğinde Yaşam Çözümlemesi: Kredi Kartı Sahipleri ile İlgili Bir Uygulama. Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi. Cilt: 26. Sayı: 1. ss. 33-42.
  • Atkınson, E. (2001). Data Warehousing- A Boat Records Managers Should Not Miss. Records Management Journal. Vol. 11. No: 1. ss. 35-43.
  • Aydoğan, E.K., Gencer, C., ve Akbulut, S. (2008). Veri Madenciliği Teknikleri İle Bir Kozmetik Markanın Ayrılan Müşteri Analizi ve Müşteri Bölümlenmesi. Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi. Cilt 26. Sayı 1. ss. 42-56.
  • Demirkıran, B. (2006). Sigorta Sektöründe Asimetrik Bilgi Problemi. Türkiye Sigorta ve Reasürans Şirketleri Birliği. Sigorta Araştırma Dergisi. Yayın No:2. ss. 125-137.
  • Doğan, B., Erol, B. ve Buldu, A., (2014). Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi İçin Birliktelik Kuralı Kullanılması. Marmara Fen Bilimleri Dergisi. 3: 105-114. ss. 105-114.
  • Karadağ, M.M. (2004). Genetik Testi ve Sigortacılık: Asimetrik Bilgi Boyutu. Active Dergisi. ss. 1-8.
  • Karaman, M.S. (2005). Pazarlamada Avrupa Yaklaşımları ve KOBİ’ler İçin Öneriler. 2.KOBİ’ler ve Verimlilik Kongresi. İstanbul Kültür Üniversitesi Yayınları. Yayın No.50. ss. 381-387.
  • Özmen, Ş. (2001). İş Hayatı Veri Madenciliği ile İstatistik Uygulamalarını Yeni Keşfediyor. Çukurova Üniversitesi. V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu. ss. 1-6.
  • Savaş, S., Topaloğlu, N. ve Yılmaz, M. (2012). Veri Madenciliği ve Türkiye’deki Uygulama Örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. Yıl:11. Sayı: 21. ss. 1-23.
  • The European E-Business Market Watch. (2002). Insurance and Pension Founding Services. e-Business Sector Report No:5. European Commission. Belgium, August.
  • Tunçsiper, B. ve Sakarya, Ş. (2005). Küreselleşme Sürecinde Veri Madenciliği ve Ekonomik Kararlardaki Etkinliği Açısından Bir Değerlendirme. Uluslararası Finans Sempozyumu 2005. Beta Yayınevi. ss. 233-245.
  • Uçarer, M. (2010) Sigorta Sektörü Sahtekarlıkları ve Çözüm Önerileri. Poliçem Dergisi. Nisan. ss. 6-8.
  • Uralcan, Ş. (2005). Küreselleşme Sürecinde Sigorta Şirketlerinde Bilgi Yönetiminin Gereksinimi. Uluslararası Finans Sempozyumu 2005. Beta Yayınevi. ss. 195-208.
  • İnternet Kaynakları
  • Alpaydın, E. (2000). “Zeki Veri Madenciliği: Ham Veriden Altın Bilgiye Ulaşma Yöntemleri”. Bilişim 2000. Veri Madenciliği Eğitim Semineri. www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/files/papers/veri-maden_2k-notlar.doc (Erişim Tarihi: 05 Ocak 2009)
  • Bayıksel, Ş.Ö. (2007). “İş Zekasıyla Öne Geçtiler”. Capital Dergisi. Ekim. s. 1. http://www.capital.com.tr/haber.aspx?HBR_KOD=4411 (Erişim Tarihi: 01 Aralık 2008).
  • Chesbrough, T. (1999). “Data Warehousing in the Insurance Industry”. Information Management Magazine. October. http://www.dmreview.com/issues/19991001/1471-1.html (Erişim Maliyeti: 28 Kasım 2008).
  • Colonna, R.J. ve Wright, C.D. (2000). “Nine Steps to Successful Customer Centric Databases”. The Data Administration Newsletter, http://www.tdan.com/view-articles/4846 (Erişim Tarihi: 18 Kasım 2008).
  • Eker, H. “İşletmelerde Tutulan Müşteri Verilerinin Anlamlı Hale Getirilmesi ve Etkin Kullanılması”. http://www.danismend.com/konular/bilgiveteknoyon/bilgi_veri_madenciligi.htm (Erişim Tarihi: 02 Aralık 2008).
  • Karakaş, M. (2002). “Veri Ambarları Genel Yapısı”. ss. 1-3. http://www.bilgiyonetimi.org/cm/pages/mkl_gos.php?nt=131 (Erişim Tarihi: 03 Ocak 2009).
  • Keçecioğlu, T. “Değer Yaratma Süreçlerinde Strateji Haritaları: Müşteri Yönetimi Süreçleri”. http://www.qfdturkiye.org/frames/KFG20-Tamer%20Kececioglu.pdf (Erişim Tarihi: 06 Ocak 2009).
  • Kımball, R. (2000) “Foundamentals of Data Warehousing”. ss. 4-8. http://www.intelligententerprise.com/register/ebook/ (Erişim Tarihi: 10 Aralık 2008).
  • Kurtyaka, J. (2003). “The Limits of Business Intelligence: An Organizational Learning Approach”. Data Mart Review, http://www.information-management.com/issues/20030601/6800-1.html (Erişim Tarihi: 15 Kasım 2009).
  • Marco, D. (2005). MME Best Practices Case Study: Allstate Insurance. Part 1, DM Review Magazine. http://www.dmreview.com/issues/20050201/1018141-1.html (Erişim Tarihi: 29 Kasım 2008).
  • Müşteri Edinme Çözümleri. http://www.spss.com.tr/musedicoz.html (Erişim Tarihi: 07 Ocak 2009).
  • Öğüt, S. “Veri Madenciliği Kavramı ve Gelişim Süreci”. ss. 1-12. http://www.sertacogut.com/papers/Sertac_Ogut_-Veri_Madenciligi_Kavrami_ve_Gelisim_Sureci.pdf (Erişim Tarihi: 05 Ocak 2009).
  • Öztürk, B. ve Tarımcı, A.B. (2002). “Veri Ambarlama”. http://www.kouemk.com/makale/default.asp?set=makale&id=4 (Erişim Tarihi: 19 Kasım 2008)

DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY

Year 2018, Issue: 57, 103 - 119, 18.08.2018

Abstract

Data mining is a collection of improved methods for bringing together
both understandable and usable forms of data for the data owner, discovering
that there are unexpected / unknown relationships between large data chunks,
potentially useful. Data mining can help insurance companies determine their
prices or recognize the market structure. Data mining plays a major role in the
management of a number of assets in order to consolidate the position of
insurance companies in the sector, where competition is getting stronger. Data
mining; By combining techniques in the fields of statistics and databases, it
is possible to access useful and valuable information from large databases. It
is aimed to reveal the significance of data mining applications in a field that
should be interpreted correctly and interpreted like insurance sector in the
study. With the analysis of collected data according to the results reached in
the study, customers will have the flexibility to find customers according to
products and products. In addition, various campaigns to be arranged by the
insurance companies in the direction of the obtained data can be used to ensure
accurate identification of customers and campaigns for the behavioral
characteristics of these customers.

References

  • Kaynakça
  • Kitaplar
  • Argüden, Y. ve Erşahin, B. (2008). Veri Madenciliği. Yayın No:10. İstanbul: Arge Danışmanlık Yayınları.
  • Barlow, J. ve Moller, C. (2008). Complaint Is a Gift: Recovering Customer Loyalty When Things Go Wrong. Williston. VT. USA: Berrett-Koehler Publishers.
  • Barnes, J.G. (2000). Secrets of Customer Relationship Management. New York: McGraw-Hill Companies.
  • Berry, M. J.A. ve Linoff, G.S. (1999). Mastering Data Mining: The Art and Science of Customer Relationship Management. 1st Ed. USA: Wiley.
  • Berson, A., Smith, S., ve Thearling, K. (1999) Building Data Mining Applications for CRM. USA: McGraw-Hill Companies.
  • Chıng, W. (Ed.) ve Ng, M.K. (Ed.). (2003). Advances in Data Mining and Modeling. River Edge. NJ. USA: World Scientific Publishing Company. Incorporated.
  • Corey, M., Abbey, M. ve Abramson, I. (2001) Oracle8i: Data Warehousing. Blacklick. OH. USA: McGraw-Hill Companies.
  • Eren, E. (2009). Yönetim ve Organizasyon. 9. b. İstanbul: Beta Yayınevi.
  • Gel, O. C. (2004). CRM Yolculuğu. 3. b. İstanbul: Sistem Yayıncılık.
  • Greenberg, P. (2004). CRM at the Speed of Light: Essential Customer Strategies for the 21st Century. Emeryville. CA. USA: McGraw-Hill.
  • Jackson, R. ve Wang, P. (1995). Strategic Database Marketing. USA: NTC. Business Book Comp.
  • Kım, W.C. ve Mauborgne, R. (2005). Blue Ocean Strategy. USA: Harvard Business School Pres.
  • Meyer, D. ve Cannon, C. (1997). Building a Beter Data Warehouse, 1st ed. USA: Prentice Hall.
  • O’dell, C., Grayson, J. ve Essaides, N. (2003). Ne Bildiğimizi Bir Bilseydik. (Çev: Günhan Günay) İstanbul: Dışbank Kitapları.
  • Oracle E-İşte Başarı Kitabı. (2003). Veri Ambarı ve Karar Destek Sistemleri. 4. Bölüm.
  • Soares, C. (Ed.), Peng, Y. (Ed.) ve Meng, J. (Ed.). (2008). Applications of Data Mining in E-Business and Finance. Amsterdam. NLD: IOS Pres.
  • S.Sıngh, H. (1998). Data Warehousing-Concepts, Technologies, Implementations and Management. U.S.A.: Prentice Hall.
  • Todman, C. (2001). Designing a Data Warehouse: Supporting Customer Relationship Management. United Kingdom: Prentice-Hall.
  • Wang, John (Ed.). (2008). Data Warehousing and Mining: Concepts, Methodologies, Tools and Applications. Hershey. PA. USA: IGI Global.
  • Watson, H.J. ve Gray, P. (1998) Decision Support in the Data Warehouse. USA: Prentice Hall PTR.
  • Westphal, C. ve Blaxton, T. (1998). Data Mining Solutions:Methods and Tools for Solving Real-World Problems. U.S.A.: Wiley & Sons.
  • Makalaler
  • Aklan, A. ve Falay, E. (2007). Kamu Uygulamalarında Çözüm Veri Madenciliğinde. Strateji Bülteni. Sayı: 5. Eylül-Ekim. ss. 7-8.
  • Akmeriç, N. (2007). “Sigortacının Sigortası Bilgiye Yatırım”. CEO’s Dergisi. Ağustos. ss. 26-27.
  • Akpınar, H. (2000). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği. İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi. C: 29, Sayı: 1. Nisan. ss. 1-22.
  • Ang, L. ve Buttle, F. (2006). CRM Software Applications and Business Performance. Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management. Vol.14. ss. 4-16.
  • Ata N., Özkök, E. ve Karabey, U. (2008). Veri Madenciliğinde Yaşam Çözümlemesi: Kredi Kartı Sahipleri ile İlgili Bir Uygulama. Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi. Cilt: 26. Sayı: 1. ss. 33-42.
  • Atkınson, E. (2001). Data Warehousing- A Boat Records Managers Should Not Miss. Records Management Journal. Vol. 11. No: 1. ss. 35-43.
  • Aydoğan, E.K., Gencer, C., ve Akbulut, S. (2008). Veri Madenciliği Teknikleri İle Bir Kozmetik Markanın Ayrılan Müşteri Analizi ve Müşteri Bölümlenmesi. Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi. Cilt 26. Sayı 1. ss. 42-56.
  • Demirkıran, B. (2006). Sigorta Sektöründe Asimetrik Bilgi Problemi. Türkiye Sigorta ve Reasürans Şirketleri Birliği. Sigorta Araştırma Dergisi. Yayın No:2. ss. 125-137.
  • Doğan, B., Erol, B. ve Buldu, A., (2014). Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi İçin Birliktelik Kuralı Kullanılması. Marmara Fen Bilimleri Dergisi. 3: 105-114. ss. 105-114.
  • Karadağ, M.M. (2004). Genetik Testi ve Sigortacılık: Asimetrik Bilgi Boyutu. Active Dergisi. ss. 1-8.
  • Karaman, M.S. (2005). Pazarlamada Avrupa Yaklaşımları ve KOBİ’ler İçin Öneriler. 2.KOBİ’ler ve Verimlilik Kongresi. İstanbul Kültür Üniversitesi Yayınları. Yayın No.50. ss. 381-387.
  • Özmen, Ş. (2001). İş Hayatı Veri Madenciliği ile İstatistik Uygulamalarını Yeni Keşfediyor. Çukurova Üniversitesi. V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu. ss. 1-6.
  • Savaş, S., Topaloğlu, N. ve Yılmaz, M. (2012). Veri Madenciliği ve Türkiye’deki Uygulama Örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. Yıl:11. Sayı: 21. ss. 1-23.
  • The European E-Business Market Watch. (2002). Insurance and Pension Founding Services. e-Business Sector Report No:5. European Commission. Belgium, August.
  • Tunçsiper, B. ve Sakarya, Ş. (2005). Küreselleşme Sürecinde Veri Madenciliği ve Ekonomik Kararlardaki Etkinliği Açısından Bir Değerlendirme. Uluslararası Finans Sempozyumu 2005. Beta Yayınevi. ss. 233-245.
  • Uçarer, M. (2010) Sigorta Sektörü Sahtekarlıkları ve Çözüm Önerileri. Poliçem Dergisi. Nisan. ss. 6-8.
  • Uralcan, Ş. (2005). Küreselleşme Sürecinde Sigorta Şirketlerinde Bilgi Yönetiminin Gereksinimi. Uluslararası Finans Sempozyumu 2005. Beta Yayınevi. ss. 195-208.
  • İnternet Kaynakları
  • Alpaydın, E. (2000). “Zeki Veri Madenciliği: Ham Veriden Altın Bilgiye Ulaşma Yöntemleri”. Bilişim 2000. Veri Madenciliği Eğitim Semineri. www.cmpe.boun.edu.tr/~ethem/files/papers/veri-maden_2k-notlar.doc (Erişim Tarihi: 05 Ocak 2009)
  • Bayıksel, Ş.Ö. (2007). “İş Zekasıyla Öne Geçtiler”. Capital Dergisi. Ekim. s. 1. http://www.capital.com.tr/haber.aspx?HBR_KOD=4411 (Erişim Tarihi: 01 Aralık 2008).
  • Chesbrough, T. (1999). “Data Warehousing in the Insurance Industry”. Information Management Magazine. October. http://www.dmreview.com/issues/19991001/1471-1.html (Erişim Maliyeti: 28 Kasım 2008).
  • Colonna, R.J. ve Wright, C.D. (2000). “Nine Steps to Successful Customer Centric Databases”. The Data Administration Newsletter, http://www.tdan.com/view-articles/4846 (Erişim Tarihi: 18 Kasım 2008).
  • Eker, H. “İşletmelerde Tutulan Müşteri Verilerinin Anlamlı Hale Getirilmesi ve Etkin Kullanılması”. http://www.danismend.com/konular/bilgiveteknoyon/bilgi_veri_madenciligi.htm (Erişim Tarihi: 02 Aralık 2008).
  • Karakaş, M. (2002). “Veri Ambarları Genel Yapısı”. ss. 1-3. http://www.bilgiyonetimi.org/cm/pages/mkl_gos.php?nt=131 (Erişim Tarihi: 03 Ocak 2009).
  • Keçecioğlu, T. “Değer Yaratma Süreçlerinde Strateji Haritaları: Müşteri Yönetimi Süreçleri”. http://www.qfdturkiye.org/frames/KFG20-Tamer%20Kececioglu.pdf (Erişim Tarihi: 06 Ocak 2009).
  • Kımball, R. (2000) “Foundamentals of Data Warehousing”. ss. 4-8. http://www.intelligententerprise.com/register/ebook/ (Erişim Tarihi: 10 Aralık 2008).
  • Kurtyaka, J. (2003). “The Limits of Business Intelligence: An Organizational Learning Approach”. Data Mart Review, http://www.information-management.com/issues/20030601/6800-1.html (Erişim Tarihi: 15 Kasım 2009).
  • Marco, D. (2005). MME Best Practices Case Study: Allstate Insurance. Part 1, DM Review Magazine. http://www.dmreview.com/issues/20050201/1018141-1.html (Erişim Tarihi: 29 Kasım 2008).
  • Müşteri Edinme Çözümleri. http://www.spss.com.tr/musedicoz.html (Erişim Tarihi: 07 Ocak 2009).
  • Öğüt, S. “Veri Madenciliği Kavramı ve Gelişim Süreci”. ss. 1-12. http://www.sertacogut.com/papers/Sertac_Ogut_-Veri_Madenciligi_Kavrami_ve_Gelisim_Sureci.pdf (Erişim Tarihi: 05 Ocak 2009).
  • Öztürk, B. ve Tarımcı, A.B. (2002). “Veri Ambarlama”. http://www.kouemk.com/makale/default.asp?set=makale&id=4 (Erişim Tarihi: 19 Kasım 2008)
There are 55 citations in total.

Details

Primary Language English
Journal Section Articles
Authors

Özgür Akpınar

Publication Date August 18, 2018
Published in Issue Year 2018 Issue: 57

Cite

APA Akpınar, Ö. (2018). DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi(57), 103-119.
AMA Akpınar Ö. DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. August 2018;(57):103-119.
Chicago Akpınar, Özgür. “DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, no. 57 (August 2018): 103-19.
EndNote Akpınar Ö (August 1, 2018) DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 57 103–119.
IEEE Ö. Akpınar, “DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, no. 57, pp. 103–119, August 2018.
ISNAD Akpınar, Özgür. “DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 57 (August 2018), 103-119.
JAMA Akpınar Ö. DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2018;:103–119.
MLA Akpınar, Özgür. “DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY”. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, no. 57, 2018, pp. 103-19.
Vancouver Akpınar Ö. DATA MINING AND IT’S APPLICATION IN THE INSURANCE INDUSTRY. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2018(57):103-19.

Dergimiz EBSCOhost, ULAKBİM/Sosyal Bilimler Veri Tabanında, SOBİAD ve Türk Eğitim İndeksi'nde yer alan uluslararası hakemli bir dergidir.