Geri Dön

Web kullanım madenciliği ile satın alma davranışının modellenmesi ve bir e-ticaret uygulaması

Modeling purchase behavior with web usage mining and an e-commerce application

  1. Tez No: 428541
  2. Yazar: SERRA ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 167

Özet

Günümüzde veri artışı inanılmaz boyutlara ulaşmıştır. Gelişen teknolojiyle birçok farklı sektörde daha kolay veri elde edilebilmektedir. Bu noktada veri madenciliği bu veri yığınlarından anlamlı bilgiye dönüşüm sürecini hızlandırmıştır. Veri madenciliği, ilk başta veri tabanlarından bilgi çıkarımı olarak ortaya çıksa da günümüzde geliştirilen yeni yöntemler ve teknolojilerin desteği ile tahmin gücünden daha fazla yararlanılmaktadır. Tez çalışmasında veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden destek vektör makineleri, web kullanım madenciliği verisi olan web günlük dosyaları (web log files) üzerine uygulanmıştır. Kullanılan veri seti bir e-ticaret sitesinin 812 güne ait web günlük dosyalarıdır. Web günlük dosyaları yapılandırılmamış veri içermektedir ve bu tip verinin analizi yapılandırılmış veriye göre daha zordur. Bu nedenle analiz öncesinde verinin temizlenmesi gerekmiş ve bu süreç çalışmada uzun bir süre almıştır. Çalışmada satın alma davranışının eğilimini belirlemek hedeflenmiştir. Destek vektör makineleriyle sınıflandırma yapılmış sonuçlar lojistik regresyonla elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Destek vektör makineleri ile bir e-ticaret sitesi uygulamasında daha doğru sınıflandırma yapılabildiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Today, size of data has reached amazing amounts. Recent advances in technology collecting data in many different sectors is getting easier. At this point, data mining has accelerated the process of transforming data to information. In the beginning, data mining has been known as information extraction from databases, but recently it is more useful for prediction by the help of new methods and technologies developed. In this study web usage mining will be performed with classification methods of data mining using web log files. The data used is an e-commerce web site's log files of 812 days. Web log files contain unstructured data and it is very difficult to analyze it in conventional ways. Before analyzing data it has to be cleaned and this process takes long time. The aim of this study is finding the way of purchase behavior. First, analysis are made by support vector machines, then results are compared with the results obtained by logistic regression. For implementation to an e-commerce web site, it can be stated that support vector machines can classify more accurately.

Benzer Tezler

  1. Teknoloji temelli self servis satış kanallarının algılanan özelliklerinin müşteri deneyimine etkisi

    The impact of perceived characteristics of technology based self service sales channels on customer experience

    CEM DURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİMET URAY

  2. Implementation of some medical data in Apriori algorithm

    Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması

    FAWAD SADIQMAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY

  3. Kruvaziyer turistlere ait çevrimiçi seyahat yorumlarının metin madenciliği yöntemi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of online travel comments of cruise tourists by text mining method

    GÖZDE TIĞA ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    TurizmAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH TANRISEVDİ

  4. Veri madenciliği ile geliştirilen bir akıllı buzdolabı ve market sepet analizi sistemi

    A smart refrigerator developed by data mining and market basket analysis system

    ENGİN OĞUZAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  5. Perakendecilik sektöründe veri tabanlı pazarlama yolu ile çapraz satışların desteklenmesi ve bir uygulama

    Supporting cross selling in retail sector by database marketing and an application

    NİZAMİ NURİYEV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AZRA BAYRAKTAR