Otel rezervasyon datalarına göre müşteri profili belirleme
Customer profile determination by hotel reservation datas
- Tez No: 617027
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA EREN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Veri madenciliği, büyük kapasiteli veriler arasından yararlı bilgilere ulaşma işidir. Büyük veri ambarları içerisinden gelecekle ilgili ipuçları bulunabilmemizi sağlayabilecek bağıntıların bilgisayar algoritmaları kullanarak aranması olarak da belirtilebilir. Veri madenciliği tekniği, rekabet içerisinde bulunan farklı sektörlerdeki kurumlar;“nokta atış”diye tabir edebileceğimiz saptamalar yapabilmeleri ve ürünleri veya verdikleri hizmetleri, ilgili müşterilerine ulaştırabilmeleri için çok büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışma, elde bulunan büyük ölçekteki müşteri verileri üzerinden, veri madenciliği metotları ile müşteri profili çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada, turizm sektöründe halen aktif olarak faaliyet gösteren bir turizm firmasına ait, kişisel verilerin korunması kanunu gereğince isimsiz bir veri tabanı kullanılmıştır. Bu data üzerinde k-means kümeleme algoritması kullanılarak müşteriler, demografik niteliklerine göre gruplara ayrıştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Data mining is the task of accessing useful information from large capacity of data. It can also be referred to as searching for correlations that can provide clues about the future in large data warehouses by using computer algorithms. Data mining technique, institutions in different sectors competing; It is of great importance for them to make the determinations that we can call“point shot”and to deliver the products or services they provide to the relevant customers. This study aims to create a customer profile through data mining methods based on large scale customer data available. In this study, an anonymous database was used in accordance with the law on protection of personal data of a tourism company which is still active in tourism sector. By using the k-means clustering algorithm on this data, customers were divided into groups according to their demographic characteristics.
Benzer Tezler
- Otel rezervasyon verilerine göre satış için müşteri profili belirleme
Customer profile determination by hotel reservation data
SALİH CANTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
TurizmBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR
- Destek vektör makineleri ile otel öneri sistemi
Hotel recommendation system with support vectormachines
NURSULTAN TURDALIEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYAR
- Otel rezervasyon siteleri üzerinden yapılan online alışverişin teknoloji kabul modeliyle incelenmesi
The examination of online hotel reservation websites through technology acceptance model
EDA KAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
TurizmBalıkesir ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VOLKAN ÖZBEK
- Elektronik ağızdan ağıza iletişim (EWOM), web sitesi itibarı ve güvenilirliğinin, otel rezervasyon sitelerinden rezervasyon yapma niyeti üzerindeki etkisinin incelenmesi
The effects of electronic word of mouth (EWOM), website reputation and website trust on booking intention for hotel bookings
MERVE KOSOVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Turizmİstanbul Bilgi ÜniversitesiPazarlama İletişimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEHBİ GÖRGÜLÜ
- The impact of online consumer reviews on online hotel booking intention
Çevrim içi tüketici değerlendirmelerinin çevrim içi otel rezervasyonu yapma niyetine etkisi
YİĞİT CAN GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Turizmİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARID HUSEYNOV