Geri Dön

Veri madenciliğinde apriori algoritması ve depo düzenleme probleminde satış verileri üzerinden birliktelik analizi

Apriori algorithm in data mining and association analysis based on sales data in warehouse layout problem

  1. Tez No: 667460
  2. Yazar: RAFİA ÖZTOPUZ EREN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ATAKAN ALKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüze kadar gerçekleşen bilişim teknolojilerindeki gelişim birçok alanda insanlara fayda sağlamaktadır. Ancak bu gelişimle beraber sürekli artan verilerin depolanmasıyla veri yığınları oluşmakta ve bu yığınların içerisinden yararlı bilgiyi edinmek oldukça zorlu bir süreci gerektirmektedir. Bu zorluklar veri madenciliği kavramını ortaya çıkarmış ve gittikçe gelişmesini sağlamıştır. Günümüzde geliştirilmiş veri madenciliği programları sayesinde veri madenciliği yöntemlerini kullanmak oldukça kolaylaşmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan birliktelik kuralı analizi birçok alanda bizlere katkıda bulunmaktadır. En yaygın kullanıldığı alanlardan biri, satış pazarlama gibi konularda stratejik kararların alınması gereken durumlardır. Bunun yanında depo yerleşiminde de verimliliği artıracak bir etken olarak düşünülmektedir. Bu çalışmada da bu konu üzerine bir uygulama yapılacak ve bir işletmenin deposundaki ürünlerin birbirleriyle olan ilişkisi incelenecektir. Uygulama esnasında en çok tercih edilen Apriori algoritması kullanılmaktadır.

Özet (Çeviri)

The development in information technologies, that has taken place until today, benefits people in many areas. However, with this development, data stacks occur with the storage of ever-increasing data. Obtaining useful information from these stacks necessitate a very difficult process. These difficulties have revealed the concept of data mining and have enabled it to evolve. Nowadays, thanks to the developed data mining programs, using data mining methods has become very easy. Association rule analysis, which is one of the data mining methods, contributes us in many areas. One of the most widely used areas is the situations where strategic decisions should be taken on issues such as sales and marketing. In addition to this, it is considered as a factor that will increase efficiency in warehouse layout. In this study, an application will be carried out on this subject and the relationship between the products in an enterprise's warehouse will be examined. During the application, Apriori algorithm, the most preferred algorithm, is used.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması

    A data mining application in medicine

    BURCU ÇARKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

  3. Veri madenciliğinde Apriori algoritmasının sınav verileri üzerinde uygulanması

    Apriori algorithm implementation on exam data in data mining

    MUHAMMED EMİN EKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RECAİ OKTAŞ

  4. Examining effect of data preprocessing to market basket analyze by using apriori algoritm in weka

    Weka'da apriori algoritması kullanarak veri önişlemenin market sepet analizine olan etkisinin incelenmesi

    SHAHAB H. KAKA ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK

  5. Veri madenciliği ve market veritabanında birliktelik kurallarının belirlenmesi

    Data mining and determination of the rules of togetherness in grocery database

    BURCU ALAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EROL USTAAHMETOĞLU