Geri Dön

Veri madenciliği ve market veritabanında birliktelik kurallarının belirlenmesi

Data mining and determination of the rules of togetherness in grocery database

  1. Tez No: 436682
  2. Yazar: BURCU ALAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EROL USTAAHMETOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Veri Madenciliği Modelleri, Veri Madenciliği Teknikleri, Birliktelik Kuralları, Apriori Algoritması, Data Mining, The Models of Data Mining, The Techniques of Data Mining, Apriori Algorithm
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Günümüzde bilgi sistemleri ve teknolojinin gelişmesi sonucunda çok büyük miktardaki veriler firmalar tarafından toplanıp saklanabilmektedir. Uygun bilgisayar programlarının gelişimi ve firmaların topladığı verileri kullanılabilir bilgiye çevirme isteği toplanan bu veriyi analiz ederek içerisindeki anlamlı, gelecekle ilgili tahmin yapılmasını sağlayan bağıntı ve kuralların ortaya çıkarılmasını gerekli hale getirmiştir. Veri madenciliğinin veri tabanlarında saklı olan bilgilere otomatik bilgi keşfetme teknikleriyle ulaşması bu gerekliliği karşılayacak bir disiplin olarak ortaya çıkmasını sağlamıştır. Bu çalışmada veri tabanlarında bilgi keşif süreci ve veri madenciliği hakkında temel bilgiler verilerek, diğer disiplinlerle ilişkileri, faydaları, uygulama alanları, uygulama süreci, veri madeniliği modelleri ve teknikleri, veri madenciliğinde karşılaşılan problemler ve kullanılan yazılımlar konuları üzerinde detaylı olarak durulmuştur. Çalışmanın uygulama bölümünde SPSS Clementine 11.1 programı aracılığıyla, Apriori Algoritması kullanılarak perakende sektöründe hizmet veren bir firmaya ait veriler üzerinde veri madenciliği birliktelik analizi yapılmıştır. Yapılan bu çalışma sonucunda birlikte satılma eğilimi gösteren ürünler ve ürün kategorileri hakkında bilgiler verilerek, yeni bir market raf yerleşim düzeni önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, huge amount of data is able to be collected and stored by companies with the help of advancing technology and information system. Moreover, determination of certain rules and relations enabling analysis of data to have required knowledge and idea about future became necessity with the enhancement of suitable software, and desire of companies converting collected data into knowledge. Thus, data mining came up with automatic information detection techniques to access information hidden in database as a discipline to meet the requirements. In this thesis, by presenting the process of discovery of knowledge along databases, and fundamental information regarding to data mining; benefits, application areas, application process, and models as well as techniques of data mining along with encountered problems were committed. In the part of thesis work, the data belonging to a private retail store was compiled and realized the togetherness of data mining analysis by applying Apriori Algorithm via SPSS Clementine 11.1 software. As a result of this evaluation, having more information about products which tend to be on sale together with another products and their categories, new positions of products on the shelf were suggested and reorganized.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi

    Market basket analysis in data mining and finding association rules

    AYHAN DÖŞLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  3. Veri madenciliği ile birliktelik kurallarının bulunması

    Association rules finding with data mining

    FATİH ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

  4. 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

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SELİM

  5. Veri madenciliğinde apriori algoritması ve apripori algoritmasının farklı veri kümelerinde uygulanması

    Apriori algorithm in datamining and applying apriori algorithm for different datasets

    ALİ CENK GÜLCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURŞEN SUÇSUZ

    YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY