Birliktelik analizi ve bir uygulaması
Association analysis and an application
- Tez No: 374663
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Analizi, Birliktelik Kuralları, Apriori Algoritması, Market Sepet Analizi, SPSS Clementine 12.0, İstatistik, Data Mining, Association Analysis, Association Rules, Apriori Algorithm, Market Basket Analysis, SPSS Clementine 12.0, Statistics
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde çoğu şirket ve kurumlar, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak, her alanda sürekli olarak artan veri yığınları içerisindeki belirli ilişkileri bulmak ve bu ilişkileri geçerli ve etkin bir şekilde yorumlamak istemektedir. Bu yüzden, veri madenciliğinin en çok kullanılan tekniklerinden biri olan, özel bir uygulama alanı olan Birliktelik Analizi önemli bir yere sahiptir. Birliktelik analizinde ortaya çıkarılan birliktelik kuralları nesneler arasındaki ilişkilerin keşfedilmesine sağlamaktadır. Keşfedilen bu ilişkiler ile geleceğe yönelik tahminler yapılması kolaylaşır. Tez çalışmasının amacı, veri madenciliğinin önemli tekniklerinden olan birliktelik analizinin daha kolay anlaşılabilmesini ve uygulanabilmesini sağlamaktır, aynı zamanda yapılan uygulama ile veri setlerindeki ürün gruplarının satışlarının arttırılmasını ve ürün gruplarının hedef kitlesinin kontrol edilebilmesini kolaylaştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda, bu tez çalışmasında öncelikle veri madenciliğinin genel disiplini açıklanmış, veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve modeller anlatılmıştır. Veri madenciliğinin önemli tekniklerinden biri olan Birliktelik Analizi, birliktelik kuralları ve algoritmaları ile beraber ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu çalışmanın uygulama bölümünde ise dünya çapında pazar araştırmaları yapan bir şirketin, Türkiye'deki panel bölümünün, geleneksel ve modern kanalındaki marketler kullanılarak elde edilmiş gerçek bir veri seti ile bu marketlerde satın alınan ürün grupları arasındaki ilişkiler, birliktelik kuralları ile sepet analizi, SPSS Clementine 12.0 paket programı ve apriori algoritması yardımıyla belirlenmiş ve yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, most companies and institutions request, using data mining methods, within a constantly growing piles of data in all areas to find specific relationships and these relationships are valid and effective way to interpret. Therefore, Association Analysis , which is one of the most widely used techniques in data mining , the particular application has an important place in data mining. In association analysis revealed association rules allow fort he discovery relationships between objects. These discovered relationships are easier to forecast for the future. Aim of the thesis , the association analysis, the important technique of data mining, more easily understandable and implementation is to ensure that, at the same time, with the application, the sales of product groups in data set to increase and the target audience of product groups in data set to be controlled to facilitate. For this purpose, this thesis primarily explained the general discipline of data mining, and described used the techniques and models in data mining. Association Analysis which is one of the important techniques of data mining, with association rules and algorithms are studied in detail together. Application of this study, a company of the worldwide doing market research business in panel section, Turkey, mrkets in the traditional and modern channels, have been achieved using a real data set with it in stores purchased product group relationships, market basket analysis by association rules, with SPSS Clementine 12.0 package program and apriori algorithm determined and interpreted.
Benzer Tezler
- Apriori algoritmasıyla market sepet analizi: Bir perakende firması uygulaması
Market basket analysis using apriori algorithm: Implementation on a retail company
ZEYNEP TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriBahçeşehir ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ADNAN ÇORUM
- 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
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN SELİM
- Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması
A data mining application in medicine
BURCU ÇARKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Patent analizi ve birliktelik kuralları madenciliği ile giyilebilir sensör teknolojilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of wearable sensor technologies with patent analysis and association rules mining
YEŞİM ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeİstanbul Topkapı Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ALTUNTAŞ
- Veri madenciliği ile geliştirilen bir akıllı buzdolabı ve market sepet analizi sistemi
A smart refrigerator developed by data mining and market basket analysis system
ENGİN OĞUZAY
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR