Kural bazlı ve sosyoekonomik yaklaşımla mağaza segmentasyonu: Bir süpermarket zincirinde uygulama
Retail store segmentation with rule based and socioeconomic approaches: An application on a chain company
- Tez No: 446130
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme Analizi, Birliktelik Kuralları Analizi, Mağaza Segmentasyonu, Birliktelik analizi, Bölütleme, Süpermarketler, Data Mining, Cluster Analysis, Association Rules Analysis, Store Segmentation, Association analysis, Segmentation, Supermarkets
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çerçevesinde, Veri Madenciliğinin temel yöntemlerinden olan Kümeleme Analizi ve Birliktelik Kuralları Analizi kullanılarak bir süpermarket zincirine ait mağazalar segmente edilmektedir. Tez çalışması, farklı bölgelerde bulunan mağazaları ve dolayısıyla da milyonlarca farklı müşterilere ulaşabilen perakende zincirlerinin veri tabanlarındaki verileri özellikle pazarlama faaliyetlerinde etkin bir şekilde nasıl kullanabilecekleri konusunda bir katkı sunmayı amaçlamaktadır. Verinin çok hızlı oluştuğu ve çok kolay bir şekilde ulaşılabildiği bu çağda perakende firmaları için gerek mağazalarına ait verilere gerekse de var olan veya var olabilecek müşterilerine ait verilere, Veri Madenciliği sürecini uygulayarak faydalı çıkarsamalarda bulunmak bu çalışmanın temel hedefidir. Bu amaçla bir süpermarketler zinciri firmasına ait mağazalar üzerine araştırma yapılmış olup, Veri Madenciliği yöntemlerinden olan Kümeleme Analizi ile firmanın mağazaları segmente edilmiş, elde edilen segmentler için de pazarlama faaliyetlerinde kullanılabilecek sık satılan ve birlikte satılan ürünlerin tespiti için Birliktelik Kuralları Analizi uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Within the frame of this dissertation a company's supermarket chain stores will be segmented by Cluster Analysis and Association Rules Analysis which are basic methods of Data Mining. This study aims to give some idea to retail chain companies which have different stores and different customers in different regions, about how to use the data in their databases effectively especially for the marketing efforts. Also the main objective of this thesis is to apply Data Mining process and infer useful information from the data about stores, customers of the stores or potential customers. In this study a research is done on a supermarket company which has chain stores in Istanbul. Cluster Analysis is used for segmenting the stores and then Association Rules Analysis is applied for each segments for marketing efforts.
Benzer Tezler
- Pattern recognition and link prediction in networks via machine learning algorithms: Tenant mix case
Ağdüzeneklerde makine öğrenmesi algoritmaları yoluyla örüntü tanılaması ve bağlantı tahminlemesi: Kiracı karması vakası
CANER ASBAŞ
- İklim değişikliğinin su kullanımı açısından türk sanayisine olası etkilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the potential effects of climate change on the water use in turkish industry
ALPEREN KIR
- Yedinci sınıf öğrencilerinin matematiksel modelleme becerilerinin incelenmesi
The analysis of seventh grade students skills at mathematical modelling
MAHMUT DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Erzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities
İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama
ANALI AZABDAFTARI
