Geri Dön

Veri madenciliğinde birliktelik yöntemleri ve müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama

Association methods in data mining and an application related to customer relationship management

  1. Tez No: 461699
  2. Yazar: GÖKÇE KARAHAN ADALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 147

Özet

Bu tez çalışmasında, birliktelik kurallarına ait algoritmalar kullanılarak, müşterilerin birlikte satın almayı tercih ettikleri ürünler tespit edilerek, müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti elektrik sektöründe faaliyet gösteren bir firmadan temin edilmiştir. Veri analizi süresince CRISP-DM modeli takip edilmiştir. Veri 2014-2015 yıllarını içeren veri seti üzerinde birliktelik kuralları algoritmalarından Apriori, Eclat ve NBMiner uygulanarak farklı modeller oluşturulmuştur. Her iki yıla ait sonuçlar ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Veri analizleri R programlama dili ile gerçekleştirilmiştir. Kodların gerçekleştirilmesinde RStudio geliştirme ortamından yararlanılmıştır. En uygun performansı gösteren Apriori algoritmasından elde edilen model Shiny (shiny.apps.io) aracılığı ile web ortamına taşınmıştır. Kullanıcıya analiz edilen veri setini sorgulama ve algoritma ile ilgili temel düzenlemeleri yapabilme imkânı verilmiştir. Böylelikle uygulamanın zaman ve mekândan bağımsız, dinamik bir hal alması sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, it is aimed to determine the products that customers prefer to buy together by using algorithms of association rules and to implement an application related to customer relationship management. The data set used in this study was obtained from a company operating in the electricity sector. CRISP-DM model was used during data analysis. Different models were created by applying association rules techniques such as Apriori, Eclat and NBMiner containing the years 2014-2015. The performance of both models and the results of the two years were compared. Data analysis is performed with R language. RStudio was used as a development tool for R codes. The model performed with Apriori which has the most proper performance was transferred to web environment via Shiny (shinyapps.io). The user is given the opportunity to query the analyzed data set and make basic arrangements related to the algorithm. This allows the application to be dynamic, independent of time and space.

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. Birliktelik kuralı yöntemleri ile e-ticaret satışlarının analizi

    Analysis of e-commerce sales with association rule methods

    YAVUZ DEMİROK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI

  3. 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

  4. Analysis of the impact of clustering on Apriori data mining algorithm

    Kümelemenin Apriori veri madenciliği algoritmasına etkisinin incelenmesi

    NERGİS YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLFEM IŞIKLAR ALPTEKİN

  5. Modern perakendecilik sektöründe veri madenciliği tekniklerinin uygulanması

    Applications of data mining techniques in modern retail sector

    BARIŞ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUNCAY ÖZCAN