Data mining applications on web usage analysis and user profiling
İnternet kullanım analizi ve kullanıcı betimleme konularında veri madenciliği uygulaması
- Tez No: 142534
- Danışmanlar: ÖĞR. GÖR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
INTERNET KULLANIM ANALİZİ VE KULLANICI BETİMLEME KONULARINDA VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALARI ÖZET Bilgisayar işlemci yongaları ve depolama teknolojilerindeki son gelişmeler ticari kurumların işlemsel seviyedeki verilerini kolaylıkla tutmalarını sağlamıştır. Yeni problem, sadece veritabanı teknolojileri ve klasik istatistiksel teknikler kullanılarak çözülemeyecek olan, verinin analizi ve yorumlanmasıdır. Veri madenciliği ve veri ambarı teknolojileri, kitlesel veriyi bilgi elde etmek amacıyla depolama ve kullanma problemlerine çözüm getirir. Veri madenciliği teknolojileri büyük miktarlardaki veriyle kullanılabilmesinin yanısıra gizli ilişkileri ve kalıpları otomatik ve yarı otomatik keşif teknikleriyle açığa çıkarabilir. Kurumlar işlem seviyelerindeki verilerini, internet sayfalarında ne olup bittiğini anlamaya yönelik, daha ileri çıkarım seviyelerinde yorumlamaya çalışmaktadırlar.Bu veriler, müşteri demografik bilgileriyle birleştirildiğinde, kullanıcı ve internet sayfası arasındaki örtük iletişimin ardındaki gizleri açığa çıkarma potansiyeline sahiptir. Bu durumun küresel pazarlarda kurumlara önemli bir rekabet avantajı sağlayacağı açıktır. Bu bilginin kullanımı daha iyi kararlara olanak sağlayacak ve daha iyi pazarlama, parakendecilik ve karlılıkla sonuçlanacaktır. Öte yandan müşteriler daha kaliteli ve kişiselleştirilmiş hizmetten yararlanabilecektir. Tezin odak noktası internet sayfası ve kullanıcı arasındaki etkileşim olmakla birlikte, veri madenciliği teknolojisinin fonksiyonları ve uygulamaları konusunda özet bilgiler de içermektedir. OLAP teknolojilerine ve veri ambarlarına da veri madenciliğinin anahtar kavramları olarak değinilmiştir. Veri madenciliğinin internette kullanımı ve internet sitesi kullanımına dayalı kararlar açıklanmıştır. Uygulama kısmında müşteri ve alışveriş kalıpları analizi için bir internet parakendecisinin işlemsel verileri kullanılmıştır. Veriler internet işlemsel seviye ve sipariş detaylarına ek olarak müşteri demografik bilgilerini de içermektedir. Müşteri segmentasyonu ve kullanıcı betimleme gibi konulardaki kurumsal kararları xidesteklemek amacıyla veri içerisindeki kalıplar çıkarılmaya çalışılmıştır. Verilerin saklanmasında ve ulaşılmasında yaygın bir veritabanı sunucusu olan Microsft SQL Server kullanılmıştır. OLAP sunucusu olarak Microsoft Analysis Server kullanılmıştır. Microsoft Analysis Server veri madenciliği aracı olarak sınıflandırma ve öbeklendirme amacıyla da kullanılmıştır. Sınıflandırmada ikincil bir araç olarak SPSS Answer Tree kullanılmıştır. Dbminer (Microsoft Analysis Server üzerine geliştirilmiş bir araç), ofis otomasyonları, istatistik analiz paketleri analizlerde kullanılan diğer yazılım araçlarından bazılarıdır. Sonuçlar kullanılan yazılımların çıktı ekran görüntüleri de sunularak özetlenmiştir. Sonuçlar analiz tarafından desteklenebilecek kararlar üzerinde tartışılarak değerlendirilmiştir. Sonuç bölümünde veri madenciliği teknolojisinin etkin kullanımı ve rekabet avantajını sürdürme potansiyeli tartışılmıştır. xii
Özet (Çeviri)
DATA MINING APPLICATIONS ON WEB USAGE ANALYSIS & USER PROFILING ABSTRACT Recent advancements in computer processing and storage technologies enabled business enterprises to capture their transactional data easily. The new problem is the analysis and interpretation of this data which can not be done merely with database technologies or classical statistical techniques. Data mining and data warehousing technologies solve the problem of storage and usage of mass data in order to maintain knowledge. Data mining technology can handle huge amounts of data and reveal hidden relations and patterns by automatic and semi-automatic discovery techniques. Enterprises are trying to move beyond the basics of business transactions into a deeper level of understanding of what is occurring at their website. This data if combined with customer demographic information has the potential of revealing the secrets behind the implicit communication between the user and the website. It is obvious that defining this interaction provides a significant competitive advantage to the enterprises in global markets. Usage of this knowledge can provide better decisions and result with better marketing, better retailing and better profits. On the other hand customer can benefit from more qualified and customized service. Although the main focus is the web user and website interaction, this thesis gives a summary of data mining technology, its functionalities and applications. OLAP technology and data warehouses are also introduced as the key concepts in data mining. The usage of data mining on the internet and the decisions based on the Internet usage data are introduced. In the application section a web retailer's transactional data is used for analyzing customer profiles and customer shopping patterns. The data includes web transaction details and customer demographic information. We tried to extract the patterns within the data in order to support business decisions such as user profiling and IXcustomer segmentation. We used a common database server Microsoft SQL Server to maintain the data. Microsoft Analysis Server is used as the OLAP server. Microsoft Analysis Server also is used as a data mining tool for classification and clustering. SPSS Answer Tree is another tool used for classification. Dbminer (a third party tool for Microsoft Analysis Server), office automations, statistical packages are some of the other software tools used in the analysis. The results are summarized with the output screens of the software used. The results are evaluated by discussing on the possible decisions that can be supported by the analysis. In the conclusion section the effective usage of data mining technology and its potential on prevailing competitive advantage are discussed.
Benzer Tezler
- Web portallarında kullanıcı davranışlarının yerinde tespiti ve web madenciliğinde kullanımı için yenilikçi bir yaklaşım
An innovative approach for on-premises detection of user behaviors on web portals and its use in web mining
ÖZKAN CANAY
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK
- Clustering web usage transactions for efficient association rule mining
Verimli eşleştirme sorgusu çıkarımı için web günlük hareketlerinin gruplandırılması
MEHMET ULUER
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN HÜSEYNOV
- Sosyal medya üzerinden metin madenciliği ve duygu analizi ile pazar değerlendirme
Market analysis based over social networks using text mining and cluster analysis
HATİME DİLEK BEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Effective integration of data mining techniques with businessintelligence using web mining
Başlık çevirisi yok
OMER MUNEAM MUSHREF
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Vekil sunucu verisi üzerinde veri madenciliği ile kullanıcı sorguları kümelemesi
Mining proxy log data for clustering user queries
MUSTAFA KORAY AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN