Assortment planning using data mining algorithms
Veri madenciliği algoritmaları yardımıyla ürün gamı planlaması
- Tez No: 231921
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BERTAN BADUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Data mining
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde ürün gamı optimizasyonu, belli kategoriye ait ürünler içerisinde satış performansı en iyi olanları bulmaktan ziyade perakendecilerin ticari stratejilerini pazarda uygulamaları için kullanılan bir metod haline gelmiştir. Veri tabanlarına her gün kaydedilen milyonlarca veriyi düşündüğümüzde gün geçtikçe çoğalan veriden gerekli bilgiyi çıkarmak perakendeciler için daha zor hale gelmektedir. Bu problemin çözümüne yardımcı olmak için ürün gamı seçiminde veri madenciliği uygulamalarını kullanmayı ve yoğun veriden bilgi edinmeyi amaçlamaktayız.Şu da unutulmamalıdır ki perakendeciler en uygun ürün gamını seçerken sadece karmaşık algoritmalara güvenmemeli, iş mantığını da karar sisteminin içine yedirmelidir. Bu çalışmada biz bu konudaki önceki çalışmalardan PROFSET ve GENELLEŞTİRİLMİŞ PROFSET modellerine yeni geliştirmelerde bulunduk. Temel modeli sık alınan ürün kümesinin kar dağılım metodu, kategori başına sınırlamaları ve adetsel olarak bol satış yapan ürün kısıtlamalarında eklemeler ve düzeltmeler yaparak geliştirdik. Son olarak da yarattığımız modeli empirik olarak örnek bir perakende datası için test ettik. Tüm bunları yaparken perakende sektörü gerçekleri, tüketici ve müşteri algısını dikkatten kaçırmamaya özen gösterdik.
Özet (Çeviri)
Assortment Optimization is not just selecting the best products according to the sales performance under a certain category, but also an execution method to apply retailers commercial strategy into market considering all strategies which retailer want to play. Regarding millions of data saved in databases and explosive growth of data leads to a situation in which it is increasingly difficult for retailers to understand the right information. To cope with this problem we are planning to use association algortihms to put in place data mining in product selection.It should also be considered that selecting best and suitable products for assortment of retailer need not only sophisticated algorithms to take decisions but also business perspective to embed into decision system. In this study, we approach the assortment selection problem, by improving the PROFSET model and GENERALIZED PROFSET model, which is based on a microeconomic framework. We improved the basic model by introducing additional method of profit allocation over frequent item sets, constraints about categories and sold quantities. Finally we empirically test our model with sample retailer data. While doing this we will also take into consideration the retail industry characteristics and consumer and customer perceptions.
Benzer Tezler
- Türkçe e-ticaret yorumlarında transformer tabanlı duygu analizi
Transformer-based sentiment analysis on Turkish e-commerce reviews
MUHAMMET ŞAMİL İKİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
- Indirect rippability assossment of coal measure rocks
Başlık çevirisi yok
TAYLAN BOZDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. CELAL KARPUZ
- Ankara il merkezinde yaşayan kadınlarda bulunan geleneksel gümüş takılar üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
TEVHİDE ÖZBAĞI
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
El SanatlarıGazi ÜniversitesiEl Sanatları Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİRDEVS KAYA