Geri Dön

Veri madenciliğinde kullanılan birliktelik analizi ve market sepet analizi: Bir uygulama

Association and market basket analysis in data mining: An implementation

  1. Tez No: 484324
  2. Yazar: SENİHA GÜNDÜZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Veri madenciliği veri tabanlarında gizli durumda bulunan desenleri keşfetme işlemidir. Veri madenciliği sayesinde müşteri satış bilgileri verilerinin kolayca belli amaçlara yönelik kullanılması sağlanmaktadır. Özellikle müşteri bölümlerinin geniş olduğu sektörlerde oluşturulan müşteri veri tabanlarının işletme amaçları çerçevesinde kullanılmasının oldukça önemli hale geldiği görülmektedir. Veri madenciliğinde verilerin yapısına uygun olarak pek çok farklı teknikler bulunmaktadır. Bu tekniklerden biri olan Birliktelik Kuralları, pazarlama sektöründe alışveriş sepetlerindeki ürünlerin birlikte satış ilişkilerinin bulunması için kullanıldığında genellikle Market Sepet Analizi olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada Market Sepet Analizinde yaygın olarak kullanılan Apriori algoritması ile müşterilerin alışveriş bilgilerine göre birlikteliklerin ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Verilerin analizinde SPSS Clementine paket programı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre en fazla birlikte satın alınan ürün kategorileri belirlenmiş ve bu bilgiler ışığında market düzenlemelerinde, raf dizilimlerinde ve market yöneticilerinin promosyonlu ürünleri belirlemelerinde alternatif fikir ya da düşünceleri de dikkate alabilecekleri ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

Data mining is the process of exploring patterns which are hidden in databases. Customer sale information data can be easily used purposefully thanks to data mining. It is seen that using customer databases which are created especially in the sectors with a broad customer department for management goals has become quite essential. There are different techniques in data mining which are appropriate for data structure. Assosiation Rules, one of these techniques, is named as Market Basket Analysis when it is used in marketing sector in order to find out the co-sale relations of the products in shopping baskets. In this study it is aimed to discover the association of customers based on their shopping information with the help of Apriori algorithm which is commonly used in Market Basket Analysis. SPSS Clementine Packet programme has been used in the data analysis. The product categories which are purchased together have been determined according to the obtained results and in the light of this information, it has been presented that market managers may consider alternative ideas in market arrangements, shelf packing and determining promotional items.

Benzer Tezler

  1. Birliktelik analizi ve bir uygulaması

    Association analysis and an application

    ONUR BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR

  2. 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

  3. 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

  4. Türkiye deprem verileri ile birliktelik analizi

    Association analysis with Türkiye earthquake data

    BAHA ALTURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER TÜRKER

  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