Geri Dön

Perakende şirketi satış verilerinde aprıorı algoritması ile market sepet analizi ve detaylı müşteri segmentasyonu

Market basket analysis using the apriori algorithm and detailed customer segmentation in retail company sales data

  1. Tez No: 899402
  2. Yazar: KERİM DİNÇER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FERHAT ATASOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karabük Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Bu çalışma, bir perakende şirketinin 2019 yılına ait satış verilerinin detaylı analizini ve müşteri segmentasyonunu sunmaktadır. Veri seti; satış fişleri, ürün kategorileri, müşterilerin doğum tarihleri, milliyetleri ve satışların gerçekleştiği mağazalar gibi çeşitli bilgileri içermektedir. Analizler, SQL ve Apriori algoritması kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı, müşteri davranışlarını daha iyi anlamak, satış trendlerini belirlemek ve pazarlama stratejilerini optimize etmektir. Ürünler arasındaki ilişkiler, aylık ve milliyet bazında satış trendleri, mağaza bazında ürün tercihleri gibi çeşitli analizler yapılmıştır. Örneğin, belirli ürünlerin birlikte satın alınma olasılıkları, müşteri doğum tarihleri ve milliyetlerine göre alışveriş eğilimleri incelenmiştir. Ayrıca, farklı mağazalardaki ürün tercihleri analiz edilerek lojistik ve stok yönetimi stratejilerine katkıda bulunulmuştur. Elde edilen bulgular, belirli ürünler arasındaki güçlü ilişkileri ve farklı müşteri segmentlerinin alışveriş alışkanlıklarını ortaya koymaktadır. Bu tür detaylı analizlerin, perakende sektöründe veri odaklı karar alma süreçlerine önemli katkılar sağlayacağı düşünülmektedir. Sonuçlar ile perakende stratejilerinin optimize edilmesi ve müşteri memnuniyetinin artırılması hedeflenmektedir. Ayrıca, çalışmanın bulguları, perakende sektöründe veri madenciliği ve analitik tekniklerin uygulanabilirliğini göstermekte ve bu tür tekniklerin iş süreçlerine entegrasyonunun önemini vurgulamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study presents a detailed analysis of a retail company's sales data from the year 2019, along with customer segmentation. The dataset includes various information such as sales receipts, product categories, customers' birth dates, nationalities, and the stores where the sales occurred. The analyses were conducted using SQL and the Apriori algorithm. The aim of the study is to better understand customer behavior, identify sales trends, and optimize marketing strategies. Various analyses were performed, including relationships between products, sales trends by month and nationality, and product preferences by store. For example, the likelihood of certain products being purchased together, shopping tendencies based on customers' birth dates and nationalities were examined. Additionally, product preferences across different stores were analyzed to contribute to logistics and inventory management strategies. The findings reveal strong relationships between specific products and the shopping habits of different customer segments. Such detailed analyses are believed to significantly contribute to data-driven decision-making processes in the retail sector. The results can help optimize retail strategies and enhance customer satisfaction. Moreover, the study demonstrates the applicability of data mining and analytical techniques in the retail sector, highlighting the importance of integrating these techniques into business processes.

Benzer Tezler

  1. Bı̇rlı̇ktelı̇k kural çıkarım ı̇le ürün önerı̇ algorı̇tmasının gelı̇ştı̇rmesı̇ ve analı̇zı̇

    Development and analysis of product recommendation algorithm withassociation rule mining

    NAMATULLAH WAHİDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİTA İSMAİLOVA

  2. Applicatıon of data mining in customer relationship management market basket analysis in a retailer store

    Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulaması : Bir perakende mağazasında market sepet analizi

    MİNE DURDU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SELİM

  3. Birliktelik kuralları algoritmalarının otomotiv sektörü verileri üzerinde spmf ve weka ile performans analizi

    Performance analysis of association rules algorithms on automotive industry data with spmf and weka

    MELİH NAİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP

  4. In context of internatinalisation strategy of European retail companies: The role of corporate social responsibility

    Avrupalı perakende şirketlerinin uluslararasılaşma stratejisi bağlamında: Kurumsal sosyal sorumluluğun rolü

    CEVHER ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAT KÖKSAL

  5. Perakende sektöründeki işletmelerin finansal yapılarının satışlar üzerindeki etkileri: Panel veri analizi

    The effect of the financial structures of the businesses in the retail sector on sales: Panel data analysis

    SAMET ÖZTÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeGaziantep Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERKAN ALSU