Market veri tabanında veri madenciliği uygulaması
Data mining application in market database
- Tez No: 239574
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DİCLE TAŞPINAR CENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, birliktelik analizi, sepet analizi, Data mining, association analysis, basket analysis
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Bilgi sistemleri ve teknolojinin gelişmesi sonucunda büyük marketler, işletmeler ve diğer kuruluşlarda veritabanlarında kuruluşun amacına ve yapısına bağlı olarak çeşitli türlerde veri toplanmaktadır. Uygun yazılımların gelişimi ve firmaların topladığı veriyi kullanılabilir bilgiye çevirme isteği toplanan bu veriyi işleyerek, verinin içerisindeki kullanılabilir ve ilginç ilişkilerin, birlikteliklerin ve örüntülerin ortaya çıkarılmasını gerekli hale getirmiştir. Veri madenciliği bu gereklilikleri karşılayacak bir disiplin olarak ortaya çıkmıştır. Veri madenciliğinin temelini örüntü tanıma ve sınıflama problemleri üzerinde yoğunlaşan yapay zeka ve istatistik disiplinlerindeki gelişmeler oluşturmaktadır.Bu çalışmada veri ambarı mimarisi, veri ambarlarında bilgi keşif süreci ile veri madenciliği kavramları ilişkisine değinilmiş veri madenciliği tanımı, diğer disiplinlerle ilişkileri, uygulama alanları, veri madenciliğinde karşılaşılan sorunlar, veri madenciliği modelleri ve teknikleri belirtilerek veri madenciliği süreci üzerinde durulmuştur.Bu çalışmanın uygulama bölümünde mevcut market veri tabanı üzerinde veri madenciliği birliktelik analizi SPSS Clementine 10.1 programı Apriori ve Weka programı Aprori, Predictive Apriori ve Tertius algoritmaları kullanılarak belirli güven ve destek değerlerine göre yapılmış, elde edilen kurallar değerlendirilerek sonuçlara ulaşılmış ve kıyaslamalar yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
As a result of improvements in information systems and technology, different types of data have been collected in databases of big markets, companies and other organizational units in accordance with the aims and architectures of organizational units avalable software improvements and company requirements to transform collected data into usable and practical form have made essential to reveal interesting relations, association rules, patterns in data by processing the data. Data mining seemed a satisfactory dicipline to meet such kind of requirements. Pattern recognition, artificial intelligence which concentrates on classification problems and improvements in statistics constitutes data mining concept.In this study, architecture of data warehouse, relations between data mining and data prediction process of database, data mining and other diciplines, application concepts, problems and techniques of data mining and process of data mining titles were held.In the implementation phase of that study, association analysis on current market database has been assesed by using SPSS Clementine and Weka Softwares. Definite support and confidence values have been set and analyzed on Apriori Algorithms for both software and Pedictive and Tertius Algorithms for only Weka software. Finally, all results were evaluated and compared to each other for verification.
Benzer Tezler
- Tüketici davranışını etkileyen kişisel faktörlerin veri madenciliği teknikleri ile analizi: Kayseri örneği
Analysis of personal factors affecting consumer behavior by data mining techniques: Case of Kayseri
KAMİL ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESRİN CANPOLAT
- 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
- Kategorisel değişkenler için veri kümelemede ağaç yöntemi ile yeni bir algoritma uygulaması
Application of a novel algorithm with data clustering tree method for categorical variables
BURAK ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiMatematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU
- Dağıtık sistemlerde birliktelik kuralları ile sepet analizi
Basket analysis with association rules in distributed systems
TUĞÇE YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- Tüketici tercihlerinin yapay sinir ağları yöntemiyle tahmini: Perakende sektöründe bir uygulama
Prediction of consumer preferences by artificial neural networks method: An application in the retail sector
BAHAR ÇELİK