Veri madenciliği ve Apriori algoritması ile süpermarket analizi
Data mining and supermarket analysis with Apriori algorithm
- Tez No: 245339
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM ÇİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Data mining
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde kuruluşların teknoloji yatırımlarının artması ile çok büyük miktarlardaki veriler toplanıp saklanabilmektedir. Toplanan bu verilerin analizi, yorumlanması ve karar vermede nasıl kullanılabilir hale getirileceği önemli bir konu haline gelmektedir. Teknoloji yatırımlarının artması ile birlikte veri tabanlarında saklı olan bilgilere otomatik bilgi keşfetme teknikleriyle ulaşılmaya çalışılması veri madenciliği kullanımının geniş bir alana yayılmasını sağlamaktadır. Bu bağlamda veri madenciliğinin en çok kullanılan tekniklerinden biri de birliktelik kurallarıdır. Birliktelik kuralları nesneler arasındaki ilişkileri bulmayı amaçlar ve kullanıldığı en yaygın alanlardan biri ise süpermarket uygulamalarıdır.Bu çalışmada veri madenciliği hakkında temel bilgiler verilerek, birliktelik kuralları ve birliktelik kurallarının en temel algoritmalarından biri olan Apriori algoritması detaylı olarak incelenmiştir. Bir veri madenciliği programı aracılığıyla, Apriori algoritması kullanılarak Migros Türk A.Ş. verileri ile market sepet analizi yapılmıştır. Yapılan bu çalışma sonunda birlikte satılma eğilimi gösteren ürünler hakkında bilgiler verilerek, yeni bir market yerleşim düzeni önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, large amounts of data can be collected and stored with increasing technologic investments of the organizations. Analyzing, expounding and how to use decision making of these collected data are getting important issue. Usage of data mining became prevalent because of using automatic information discovery methods to find information that is hidden in databases with increasing technologic investments. In this context, association rule is one of the most common technique in data mining. Association rules purpose finding relationships among of items and association rule is mostly used for supermarket applications.This study gives basic information about data mining, association rules and Apriori that is one of the main algorithms of association rule mining are examined in details. Market basket analysis has done with Migros Türk A.Ş. data?s by using Apriori algorithm with the data mining software. As a result, this study gives information about products which sales together and then a new market store layout is proposed.
Benzer Tezler
- Sezgisel yöntemlerle market sepet analizi
Market basket analysis with heuristic methods
FUAT GENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması
A data mining application in medicine
BURCU ÇARKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Mekanik arızaların veri madenciliği Apriori algoritması ile analiz edilmesi
Analysis of mechanical breakdowns with Apriori algorithm in data mining
BETİM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIZ ŞAHİN
- Havalimanı hizmet kalitesinin servqual modeli ile ölçülmesi ve değerlendirme sorularının apriori algoritması ile ilişki analizi
Measuring the airport service quality with the servqual model and analysis of the evaluation questions with the apriori algorithm
DUYGU DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF SAİT TÜRKAN
- Patent analizi ve birliktelik kuralları madenciliği ile giyilebilir sensör teknolojilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of wearable sensor technologies with patent analysis and association rules mining
YEŞİM ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeİstanbul Topkapı Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ALTUNTAŞ