Advancing electronic commerce using data minnig benefits
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 826514
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Veri madenciliği artık çok çeşitli bağlamlarda kullanılıyor olsa da, geleneksel olarak büyük veri kümelerinin değerlendirilmesinde kullanılmaya başlanmıştır. Son zamanlarda, çeşitli veri madenciliği stratejileri önerilmiş ve çevrimiçi perakendenin daha kısıtlı bağlamında uygulanmıştır. E-ticaret sektörü, müşteriler tarafından yapılan satın almalar, web sitelerinden kaydedilen bilgiler ve hatta sosyal medya etkinliği gibi birçok türde veriyi incelemek için veri madenciliğinden yararlanır. Müşteri davranışını anlamak, trendleri tespit etmek ve reklamcılık girişimlerinde ince ayar yapmak bu verilere dayanır. Bu makale, çevrimiçi iş için veri madenciliğinde (V.M.) kullanılan üç ana algoritmayı sunar: ilişkilendirme, kümeleme ve tahmin. D.M.'nin çeşitli avantajlarını vurgular. veri ön işleme, satış için model madenciliği ve pazar model analizi dahil olmak üzere e-ticaret işletmelerine, bunların tümü üç veri madenciliği algoritmasının yardımıyla gerçekleştirilebilir. Ayrıca, e-ticaret firmalarına ürün planlama, satış tahmini, sepet analizi, CRM ve pazar bölümlendirme gibi görevlerde yardımcı olabilecek üç veri madenciliği algoritmasını da araştırır. Bu araştırma öncelikle bir ürünü Elektronik, Ev, Kitap ve Giyim & Aksesuar olmak üzere dört kategoriye ayırmayı ve bu sınıflandırmanın doğruluğunu kontrol etmeyi amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Although data mining is now being used in a wide variety of contexts, it has traditionally been put to use in the evaluation of big data sets. Recently, several data mining strategies have been suggested and deployed in the more constrained context of online retail. The e-commerce sector makes use of data mining to examine many kinds of data, such as purchases made by customers, the information logged from websites, and even social media activity. Understanding customer behavior, spotting trends, and fine-tuning advertising initiatives all rely on this data. This paper presents the three primary algorithms used in data mining (D.M.) for online business: association, clustering, and prediction. It highlights several advantages of D.M. to e-commerce businesses, including data pre-treatment, pattern mining for sales, and market pattern analysis, all of which may be accomplished with the help of the three data mining algorithms. Moreover, it also investigates the three data mining algorithms that may aid e-commerce firms with tasks like product planning, sales forecasting, basket analysis, CRM, and market segmentation. This research primarily aims to categorize a product into the four categories of Electronics, Household, Books, and Clothing & Accessories and check the accuracy of this classification.
Benzer Tezler
- Endüstri etkisinde bir kentsel sistemin dinamik büyüme modeli
Dynamic growth model of an urban system under the in fluence of industrial growth
GÜLDEN ERKUT
- Grup teknolojisi imalat sistemi ve bu sistemin tasarımına yönelik yeni bir metot
Group technology manufacturing systems and a new method oriented to the design of these systems
M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- A Finite element simulation of frontogenesis by using the semi-implicit time integration scheme with a horizontal deformation field model
Başlık çevirisi yok
H.TURHAN TURHANGİL
- Dokuma kumaşların üretiminde optimazisyon için bir bilgisayar modelinin hazırlanması
Başlık çevirisi yok
FÜSUN TAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiUludağ ÜniversitesiTekstil Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. RIFAT ALPAY
