Veri madenciliği algoritmaları ile birliktelik kurallarının belirlenmesi: Perakende sektöründe bir uygulama
Determination of association rules with data mining algorithms: An application in retail sector
- Tez No: 526928
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BERK AYVAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ ERSÖZ
- 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
- Implementation of some medical data in Apriori algorithm
Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması
FAWAD SADIQMAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY
- Dünya değerler anket verilerinin veri madenciliği yöntemiyle incelenmesi
Analysis of world values survey using data mining
MURAT AKSEL AKÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- 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
2024
MimarlıkKonya Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN BAŞAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN EŞME