Market basket analysis for data mining
Veri madenciliği için sepet analizi
- Tez No: 112183
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sepet analizi, Veri madenciliği, Basket analysis, Data mining
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET veri madenciliği için sepet analizi Birçok gelişmiş firma yıllar boyunca müşterilerinden çok fazla miktarda veri topladılar. Elektronik ticaret uygulamalarının da çoğalmasıyla şirketler artık çok fazla veriyi yıllar değil aylarla ölçülebilecek bir zamanda bir araya getirebiliyorlar. Verita- banlarında Bilgi Keşfi olarak da bilinen Veri Madenciliğinin amacı ilerki aşamalardaki kararlara yardımcı olması için veri içerisinde yönsemeler, örüntüler, ilintiler ve sapak lıklar bulmaktır. İlişki Kuralları Bulma Veri Madenciliğinin ana uygulama alanlarından bir tane sidir. Sepet analizinin amacı verilen bir satış raporları üzerinden mallar arasında ilin tiler bulmaktır. Bu tezde geniş bir mal satış veri tabanı üzerinde İlişki Madenciliği çalışması yaptık. İlk kısımda problemin genel hatlarla tanımını ve bu problemi çözmek için kullanılan yaklaşımları anlattık. Bu konuda ilk kullanılan algoritmalardan birisi olan“Apriori Algoritması”nı detaylı olarak inceleyerek bu algoritmanın büyük bir süper market zinciri olan Gima Türk A.Ş.'nin verileri üzerinde uygulanmasıyla ortaya çıkan sonuçları verdik. Ayrıca mal satışları arasında ilintiler bulmak için iki istatistiksel method kullandık: Ana Bileşen Analizi ve k-Ortalama Öbeklemesi.
Özet (Çeviri)
IV ABSTRACT MARKET BASKET ANALYSIS FOR DATA MINING Most of the established companies have accumulated masses of data from their customers for decades. With the e-commerce applications growing rapidly, the com panies will have a significant amount of data in months not in years. Data Mining, also known as Knowledge Discovery in Databases (KDD), is to find trends, patterns, correlations, anomalies in these databases which can help us to make accurate future decisions. Mining Association Rules is one of the main application areas of Data Mining. Given a set of customer transactions on items, the aim is to find correlations between the sales of items. We consider Association Mining in large database of customer transactions. We give an overview of the problem and explain approaches that have been used to attack this problem. We then give the description of the Apriori Algorithm and show results that are taken from Gima Türk A.Ş. a large Turkish supermarket chain. We also use two statistical methods: Principal Component Analysis and fc-means to detect correlations between sets of items.
Benzer Tezler
- Applicatıon of data mining in customer relationship management market basket analysis in a retailer store
Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulaması : Bir perakende mağazasında market sepet analizi
MİNE DURDU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN SELİM
- Veri madenciliğinde kullanılan birliktelik analizi ve market sepet analizi: Bir uygulama
Association and market basket analysis in data mining: An implementation
SENİHA GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER
- Veri madenciliğinde apriori algoritması ve apripori algoritmasının farklı veri kümelerinde uygulanması
Apriori algorithm in datamining and applying apriori algorithm for different datasets
ALİ CENK GÜLCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURŞEN SUÇSUZ
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Apriori algoritmasıyla market sepet analizi: Bir perakende firması uygulaması
Market basket analysis using apriori algorithm: Implementation on a retail company
ZEYNEP TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriBahçeşehir ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ADNAN ÇORUM
- Market sepet analizi ve birliktelik kuralları ile satış stratejisi geliştirilmesi: Orman ürünleri sektöründe bir uygulama
Developing sales strategy with market basket analysis and association rules: An application in the forest products sector
MURAT AKCIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP AKCAN