A Decision Tree-Based Data Mining Approach to Estimating Dental Tourists’ Satisfaction State

Abstract

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Un enfoque de minería de datos basado en árboles de decisión para estimar el nivel de satisfacción de los turistas dentales Autores: Gamze Köse - Aydın Adnan Menderes University, Aydın (TR) Osman Eralp Çolakoğlu - Aydın Adnan Menderes University, Aydın (TR) Resumen Este estudio presenta un enfoque de minería de datos para estimar la satisfacción de los turistas dentales. En concreto, combina técnicas estadísticas y un modelo de árbol de decisión con el fin de proporcionar un proceso completo de estimación. El estudio se llevó a cabo utilizando respuestas de encuestas de un total de 314 turistas dentales que acudieron a una clínica dental privada en Kuşadası, en la provincia de Aydın, Turquía. Los datos recopilados se analizaron mediante el coeficiente de Pearson, la prueba de Kolmogorov-Smirnov, la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kruskal-Wallis. Posteriormente, se utilizó un análisis factorial para identificar diversos factores que constituyeron los parámetros de entrada del modelo de árbol de decisión. En cuanto a los resultados estadísticos, se encontró que no existía una relación significativa entre la edad y la satisfacción de los turistas dentales. También se observó una diferencia significativa en la satisfacción según el género, y que los niveles de satisfacción de los turistas dentales diferían significativamente en función de la ciudadanía, el nivel educativo y la situación de ingresos, variando estas diferencias entre las distintas categorías demográficas relevantes. En la etapa de aplicación de la minería de datos, se utilizaron un total de cuatro factores determinados mediante el análisis factorial para entrenar un modelo de árbol de decisión, que alcanzó tasas de precisión del 96 % y del 80 % para los datos de entrenamiento y prueba, respectivamente. El estudio concluye que diversos datos demográficos y factores influyen en la satisfacción de los turistas dentales con los servicios recibidos y que la minería de datos puede ayudar a estimar de manera eficaz los niveles de satisfacción de potenciales turistas dentales.

This study introduces a data mining approach to estimate dental tourists’ satisfaction. In detail, the study combines statistical techniques and a decision tree model to ensure a complete estimation pipeline. The study was conducted using survey feedback from a total 314 dental tourists, who visited a private dental clinic in Kuşadası, in the Aydın province of Turkey. The collected data were analysed by using Pearson coefficient, Kolmogorov-Smirnov test, Mann-Whitney U test, and Kruskal-Wallis test. Next, factor analysis was used to identify various factors that established the input parameters of the decision tree model. In terms of statistical findings, it was found that there was no significant relationship between age and the satisfaction of the dental tourists. It was also found that there was a significant difference in satisfaction by gender, and dental tourists’ satisfaction levels differed significantly based on citizenship, education level, and income status as these differences varied across relevant demographic classes. At the data mining application stage, a total of four factors determined through factor analysis were used to train a decision tree model and the model achieved respectively 96%, and 80% accuracy rates for during training and testing data. The study concludes that various demographic data and factors influence dental tourists’ service satisfaction, and data mining can help in effectively estimating satisfaction levels for potential dental tourists.