Geri Dön

Veri madenciliği algoritmaları ile birliktelik kurallarının belirlenmesi: Perakende sektöründe bir uygulama

Determination of association rules with data mining algorithms: An application in retail sector

  1. Tez No: 526928
  2. Yazar: AYŞE NUR SAĞIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK AYVAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Market sepet analizi, müşterilerin tek bir alışverişte satın aldığı ürünler dikkate alınarak, satın alma eğilimlerinin şirket veri tabanlarındaki kayıtlar ile ortaya çıkarılması işlemidir. Bu çalışmada; perakende sektöründe faaliyet gösteren büyük bir hırdavat şirketinin beş buçuk yıllık verileri üzerinde market sepet analizi uygulanarak ilişkili ürün kategorileri belirlenmiştir. Birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth algoritmalarının her ikisi de ayrı ayrı çalıştırılarak bu tip bir veri setindeki kullanışlılıkları kıyaslanmıştır. Ayrıca veri seti; Veri Seti-1 ve Veri Seti-2 olacak şekilde ikiye bölünmüş, böylece ilk veri setinden çıkarılan kuralların doğruluğu, ardışık zamanlı verileri içeren ikinci veri setinden çıkarılan kurallar ile karşılaştırılarak kuralların tutarlılığı tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Market basket analysis is the process of extracting purchasing trends from records in company databases, taking into account the products that customers buy in a single trade. Market basket analysis is the process of extracting purchasing trends from records in company databases, taking into account the products that customers buy in a single transaction. In this study, a market basket analysis was conducted on a five-and-a-half year data of a large hardware company operating in the retail sector, and related product categories were identified. In determining the association rules, both the Apriori and FP-Growth algorithms were run separately and their usefulness in such a set of data was compared. In addition, the data set was divided into Data Set-1 and Data Set-2 so that the consistency of the rules was discussed by comparing the correctness of rules extracted from the first data set with rules derived from the second data set containing consecutive timed data.

Benzer Tezler

  1. Pazar sepeti analizi ile birliktelik kurallarının belirlenmesi: Perakende sektöründe Covid-19 etkisi

    Determination of association rules with market basket analysis: The impact of Covid-19 on the retail industry

    EZGİ ALANLAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ ERSÖZ

  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. 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

  4. Dünya değerler anket verilerinin veri madenciliği yöntemiyle incelenmesi

    Analysis of world values survey using data mining

    MURAT AKSEL AKÇAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL

  5. Geleneksel kent dokusunun veri madenciliği yöntemiyle analizi ve yeni yapı tasarımları için yapay zekaya dayalı bir model önerisi

    Analysis of traditional urban texture using data mining method and a model proposal based on artificial intelligence for new building desings

    CEYHAN TAZEFİDAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MimarlıkKonya Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN BAŞAR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN EŞME