Comparing clustering methods based on lifestyle trends
Kümeleme analizi yaklaşımlarının yaşam biçimi trendleri bazında karşılaştırılması
- Tez No: 289805
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN İNCE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Kümeleme Analizi, Pazar Segmentasyonu, Yaşam Biçimi Trendleri, Kohonen Networks, Pazarlama, Piyasa bölünmesi, Tüketici davranışı, Yaşam tarzı, Cluster Analysis, Market Segmentation, Life Style Trends, Kohonen Networks, Marketing, Consumer behavior, Life style
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Pazarlama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kümeleme analizi, pazar segmentleri için sıkça kullanılan metodlardan biri olup, pazarın tüketicilerin genel ihtiyaç veya özellikleri açısından farklı gruplara ayrılması anlamına gelmektedir. Ancak faktör çeşitliliği, tüketicinin karar ve satın alma davranışını etkilemektedir. Bu faktörlerin temelleri demografik, coğrafi, sosyo kültürel ve psikolojik etmenlere dayanmaktadır.Bu araştırmada, üç çeşit kümeleme yaklaşımı, k-means, two stage ve self organizing map, yaşam biçimleri veri seti üzerinde analiz edilmiştir. Yapılan çalışmanın amaçlarından ilki, muhtemel tüketici segmentini yaşam biçimlerine göre uygulamak, diğeri ise üç kümeleme yaklaşımlarının performansını karşılaştırmaktır. Çalışmanın uygulamada aşamasında tüketici davranışlarını kümelemek için yaşam biçimleri ifadeleri kullanılmıştır. Uygulama sonucunda oluşan üç küme asi, uyumlu ve geleneksel olarak adlandırılmıştır. Segmentler seçildikten sonra her bir segmentin demografik özellikleri incelenmiştir.Pazar araştırmasında tüketicilerin yaşam biçimleri ile ilgili durumların çok önemli olduğu açıkça belirtilebilir. Uyumlu olarak nitelendirilen grup, çevreye karşı daha duyarlı ancak internette yaşamayı tercih etmeyip risk almaktan kaçınmaktadırlar. Asi grup ise, hayatı ve zamanı yakalamaya çalıştıkları için, internette yaşamak kaçınılmaz bir sonuç olmaktadır ve kendilerine olan güvenleri yüksektir. Diğer yönden, geleneksel grup kurumlara karşı güven problemi yaşamalarına rağmen kültürel farklılıklara açık ve başkaların karşı saygılı olmaktadırlar.
Özet (Çeviri)
Cluster analysis is one of the most widely used methods to market segmentation which means that dividing a market into distinct subsets of consumers with common needs or characteristics. However, variety of factors are affecting the consumers? decision and purchasing behaviour directly. The bases of these factors are respect of demographical, geographical, socio cultural and psychological causes.In this research three clustering approaches, k-means, two-stage and self organizing map, are analyzed on the life style trend data set. The two main objectives of this study is identifying the possible consumer segments based on their life style trends and comparing the performance of three clustering approaches. Trend Statements were measured to cluster the consumers and three potential consumer segments, which were named as consistent, rebellious and traditional, were determined. After selecting the segments, the demographical characteristics of each segment are examined.It can be mentioned that the consumers? life style related concerns are significantly more important during the segmentation of market. While consistent segment are more open to eco living however not interested in living on the net and being master of the youniverse. The rebellious segment are more open to accelerated society trend and has an aim to living on the net and being master of the youniverse. On the other hand conventional group are close to erosion of trust, self reflection and culturel diversity trends.
Benzer Tezler
- Yapılı çevrede mimari bir çözünürlük düzeyi olarak mikromorfoloji: Koşuyolu yerleşimi
Micromorphology as an architectural resolution level in built environment: The case of Koşuyolu
HASAN MURAD ADALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAN KAMİL GÜRER
- A recommendation model for social resource sharing systems based on tripartite graph clustering
Sosyal kaynak paylaşım siteleri için üç parçalı çizge demetleme yöntemi ile öneri üretme
YONCA ÜSTÜNBAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Radarla hedef tanıma ve sınıflandırma için temel bileşenler analizine dayalı yeni karma yöntemler
Novel hybrid methods based on pca for radar target recognition and classification
YAŞAR KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL
- Coğrafi bilgi sistemleri entegreli makine öğrenmesine dayalı toplu taşınmaz değerleme modelinin geliştirilmesi
Development of mass property valuation model based on geographic information systems integrated machine learning methods
MUHAMMED OĞUZHAN METE
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Development of a unified analysis framework for multicolor flow cytometry data based on quasi-supervised learning
Çok renkli akış sitometrisi verileri için yarıgüdümlü öğrenme temelli tümleşik bir analiz platformu geliştirilmesi
BAŞAK ESİN KÖKTÜRK GÜZEL
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE KARAÇALI