Apriori algoritmasıyla market sepet analizi: Bir perakende firması uygulaması
Market basket analysis using apriori algorithm: Implementation on a retail company
- Tez No: 723398
- Danışmanlar: DR. ADNAN ÇORUM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Bu tez çalışması, veri madenciliğinin tanımlayıcı modelleri arasında yer alan birliktelik kuralları sepet analizi uygulamasıyla birlikte satan ürünlerin tespitinin, e-ticaret ve fiziksel mağaza satış kanallarına özel olarak yapılmasıdır. Tez içeriğinde, veri madenciliği, veri madenciliği yöntemleri, birliktelik kuralları analizi gibi konulara değinilmiştir. Yapılan çalışma Türkiye'de faaliyet gösteren Migros Ticaret A.Ş. firmasının 2019 yılına ait bir senelik satış verisinin analizini kapsamaktadır. Müşteri ve ürün bilgileri gizlilik gereğince maskelenmiş olup; alt grup özelinde analiz yapılmıştır. Analiz sürecinde SPSS Modeler 18.1.1 programı kullanılmış olup; analizler apriori algoritmasıyla gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular sonucunda iki farklı satış kanalına özel birliktelik kuralları bulunmuş olup; tespit edilen sonuçlar doğrultusunda satış kanallarına özel promosyon veya reyon dizilimi oluşturulması için kaynak sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to determine the products that sell together, with the application of association rules basket analysis, which is among the descriptive models of data mining. In this thesis, the subjects such as data mining, data mining methods, association rules analysis are mentioned. The study is carry out with Migros T.A.Ş., a retail company in Turkey and it includes the analysis of company's one-year sales data for 2019. Customer and product information is masked for confidentiality and the analysis was made specific to the product subgroups. SPSS Modeler 18.1.1 program was used in the analysis process and apriori algorithm was applied. As a result of the findings obtained, association rules were found specific to two different sales channels. Based on the results, it provides resources for creating special promotions or a section lineup for sales channels.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği market sepeti analizi: Apriori ve FP-Growth algoritmaları karşılaştırması
Data mining market basket analysis: Comparison of the apriori and FP-Growth algorithms
MERVE KARADEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÖZTÜRK
- Müşteri şikayetlerinin veri madenciliği algoritmalarıyla incelenmesi ve üretim yapan bir kamu kuruluşunda uygulama
Analysis of customer complaints by using data mining algorithms and practice at a producing public institution
MERVE ÖZER
- Warehouse travel time reduction in an electronic company with a data-driven inventory management
Bir elektronik şirketinde veri tabanlı stok yönetimi ile depo seyahat süresi azaltılması
FURKAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiLojistik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖRKEM ATAMAN
- Deniz taşımacılığında emniyet esaslı akıllı gemi denetim analitiği
Safety based intelligent ship inspection analytics for maritime transportation
SEYİD MAHMUD ESAD DEMİRCİ
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK
- An application of data mining and knowledge discovery process in the field of natural gas exploration
Veri madenciliği ve bilgi keşfi sürecinin doğal gaz arama alanında bir uygulaması
MEHMET AKİF ACAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET REŞİT TOLUN
DOÇ. DR. ERSİN ELBAŞI