Geri Dön

Birliktelik analizi ve bir uygulaması

Association analysis and an application

PDF İndir

  1. Tez No: 374663
  2. Yazar: ONUR BAYRAM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Analizi, Birliktelik Kuralları, Apriori Algoritması, Market Sepet Analizi, SPSS Clementine 12.0, İstatistik, Data Mining, Association Analysis, Association Rules, Apriori Algorithm, Market Basket Analysis, SPSS Clementine 12.0, Statistics
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Günümüzde çoğu şirket ve kurumlar, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak, her alanda sürekli olarak artan veri yığınları içerisindeki belirli ilişkileri bulmak ve bu ilişkileri geçerli ve etkin bir şekilde yorumlamak istemektedir. Bu yüzden, veri madenciliğinin en çok kullanılan tekniklerinden biri olan, özel bir uygulama alanı olan Birliktelik Analizi önemli bir yere sahiptir. Birliktelik analizinde ortaya çıkarılan birliktelik kuralları nesneler arasındaki ilişkilerin keşfedilmesine sağlamaktadır. Keşfedilen bu ilişkiler ile geleceğe yönelik tahminler yapılması kolaylaşır. Tez çalışmasının amacı, veri madenciliğinin önemli tekniklerinden olan birliktelik analizinin daha kolay anlaşılabilmesini ve uygulanabilmesini sağlamaktır, aynı zamanda yapılan uygulama ile veri setlerindeki ürün gruplarının satışlarının arttırılmasını ve ürün gruplarının hedef kitlesinin kontrol edilebilmesini kolaylaştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda, bu tez çalışmasında öncelikle veri madenciliğinin genel disiplini açıklanmış, veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve modeller anlatılmıştır. Veri madenciliğinin önemli tekniklerinden biri olan Birliktelik Analizi, birliktelik kuralları ve algoritmaları ile beraber ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu çalışmanın uygulama bölümünde ise dünya çapında pazar araştırmaları yapan bir şirketin, Türkiye'deki panel bölümünün, geleneksel ve modern kanalındaki marketler kullanılarak elde edilmiş gerçek bir veri seti ile bu marketlerde satın alınan ürün grupları arasındaki ilişkiler, birliktelik kuralları ile sepet analizi, SPSS Clementine 12.0 paket programı ve apriori algoritması yardımıyla belirlenmiş ve yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, most companies and institutions request, using data mining methods, within a constantly growing piles of data in all areas to find specific relationships and these relationships are valid and effective way to interpret. Therefore, Association Analysis , which is one of the most widely used techniques in data mining , the particular application has an important place in data mining. In association analysis revealed association rules allow fort he discovery relationships between objects. These discovered relationships are easier to forecast for the future. Aim of the thesis , the association analysis, the important technique of data mining, more easily understandable and implementation is to ensure that, at the same time, with the application, the sales of product groups in data set to increase and the target audience of product groups in data set to be controlled to facilitate. For this purpose, this thesis primarily explained the general discipline of data mining, and described used the techniques and models in data mining. Association Analysis which is one of the important techniques of data mining, with association rules and algorithms are studied in detail together. Application of this study, a company of the worldwide doing market research business in panel section, Turkey, mrkets in the traditional and modern channels, have been achieved using a real data set with it in stores purchased product group relationships, market basket analysis by association rules, with SPSS Clementine 12.0 package program and apriori algorithm determined and interpreted.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    274764

    Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması

    A data mining application in medicine

    BURCU ÇARKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

  2. Tez No

    663012

    Data mining and machine learning in environmental informatics

    Çevresel enformatikte veri madenciliği ve makine öğrenmesi

    GÖKSU TÜYSÜZOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA BİRANT

  3. Tez No

    409103

    Veri madenciliği/e-ticaret sitesi için ürün tavsiye sistemi geliştirilmesi

    Data mining/improving a product recommandation system for e-commerce

    ELİF ŞAFAK SİVRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI

    DOÇ. DR. FETHULLAH KARABİBER

  4. Tez No

    550670

    Çok boyutlu birliktelik kuralları analizi ve işletme uygulaması

    Multi-dimensional association rules analysis and business application

    ŞENGÜL GEDLEÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK

  5. Tez No

    374308

    Resmi istatistiklerde veri madenciliği yaklaşımı

    Data mining approach on official statistics

    TUĞBA DEĞİRMENCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE ÖZBAKIR

Geri Dön