Association rules and market basket analysis: A case study in retail sector
Birliktelik kuralları ve market sepeti analizi: Perakende sektöründe bir vaka çalışması
- Tez No: 442476
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ OSMAN KUŞAKCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hızla gelişen teknoloji sayesinde marketler ve işletmeler verilerini kolayca saklayabilmektedirler. Gerçekleştirilen her işlem depolanarak veri setlerini oluşturmaktadır. Gittikçe büyüyen bu veri setlerinden yararlı bilgiler elde edilmesi gerekmektedir. İşte bu aşamada veri madenciliği devreye girmektedir. Bu çalışmada, öncelikle veri madenciliğinin temelleri, aşamaları, kullanım alanları ve temel algoritma çeşitlerinden bahsedilmiştir. Daha sonra Veri Madenciliği modellerinden olan“Birliktelik Kuralları”algoritmaları üzerinde durulmuş, bu algoritmalar arasında bir değerlendirme yapılarak Apriori algoritması tercih edilmiştir. Son bölümde Türkiye'deki bir perakende satış mağazasının verileri ile Apriori algoritması kullanılarak Birliktelik Kuralı Analizi uygulanmış ve ürünler arasındaki ilişkiler ortaya çıkarılmıştır.
Özet (Çeviri)
Thanks to the rapidly developing technology, companies and businesses can easily store their data. Storage of each transaction performed forms data sets. Useful informations has to be obtained from the steadily growing data sets. At this stage, data mining is of paramount importance. Firstly, in this study, the basics of data mining, its stages, application areas and types of basic algorithms are discussed. Secondly, a comprehensive review of“Association Rules”algorithms, as one of the main tools of data mining, is presented. Considering the strenghts and weaknesses of the presented algorithms, Apriori algorithm is preferred for application. Lastly, association rule analysis is applied using Apriori Algorithm on data of one of the retail chains in Turkey and relations between products are revealed. Furthermore, the implicaitons of the analysis are discussed in detail.
Benzer Tezler
- Büyük alışveriş merkezleri için veri madenciliği uygulamaları
Data mining applications for big shopping centres
MUHSİN ÖZGÜR DOLGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilim ve TeknolojiHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İBRAHİM ZOR
- E-ticaret satış verileri üzerinde bir veri bilimi vaka çalışması
A data science case study on e-commerce sales data
OZAN TEMMUZ GÜRCANOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI
- Eşleştirme haznelemesinin biçimsel kavram analizi ile modellenmesi
Modelling association mining with formal concept analysis
BUKET OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİ SEVER
- Market sepet analizi ve birliktelik kuralları ile satış stratejisi geliştirilmesi: Orman ürünleri sektöründe bir uygulama
Developing sales strategy with market basket analysis and association rules: An application in the forest products sector
MURAT AKCIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP AKCAN
- Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi
Market basket analysis in data mining and finding association rules
AYHAN DÖŞLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK