Veri madenciliğinde birliktelik yöntemleri ve müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama
Association methods in data mining and an application related to customer relationship management
- Tez No: 461699
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, birliktelik kurallarına ait algoritmalar kullanılarak, müşterilerin birlikte satın almayı tercih ettikleri ürünler tespit edilerek, müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti elektrik sektöründe faaliyet gösteren bir firmadan temin edilmiştir. Veri analizi süresince CRISP-DM modeli takip edilmiştir. Veri 2014-2015 yıllarını içeren veri seti üzerinde birliktelik kuralları algoritmalarından Apriori, Eclat ve NBMiner uygulanarak farklı modeller oluşturulmuştur. Her iki yıla ait sonuçlar ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Veri analizleri R programlama dili ile gerçekleştirilmiştir. Kodların gerçekleştirilmesinde RStudio geliştirme ortamından yararlanılmıştır. En uygun performansı gösteren Apriori algoritmasından elde edilen model Shiny (shiny.apps.io) aracılığı ile web ortamına taşınmıştır. Kullanıcıya analiz edilen veri setini sorgulama ve algoritma ile ilgili temel düzenlemeleri yapabilme imkânı verilmiştir. Böylelikle uygulamanın zaman ve mekândan bağımsız, dinamik bir hal alması sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to determine the products that customers prefer to buy together by using algorithms of association rules and to implement an application related to customer relationship management. The data set used in this study was obtained from a company operating in the electricity sector. CRISP-DM model was used during data analysis. Different models were created by applying association rules techniques such as Apriori, Eclat and NBMiner containing the years 2014-2015. The performance of both models and the results of the two years were compared. Data analysis is performed with R language. RStudio was used as a development tool for R codes. The model performed with Apriori which has the most proper performance was transferred to web environment via Shiny (shinyapps.io). The user is given the opportunity to query the analyzed data set and make basic arrangements related to the algorithm. This allows the application to be dynamic, independent of time and space.
Benzer Tezler
- Perakende sektöründe veri madenciliği teknolojisinin müşteri ilişkileri yönetiminde kullanılmasına ilişkin bir uygulama
An application regarding the use in customer relationship management of data mining technology in retail industry
PINAR ARSLAN
Doktora
Türkçe
2025
İşletmeNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESEN GÜRBÜZ
- Implementation of some medical data in Apriori algorithm
Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması
FAWAD SADIQMAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY
- Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi
Market basket analysis in data mining and finding association rules
AYHAN DÖŞLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Birliktelik kuralı yöntemleri ile e-ticaret satışlarının analizi
Analysis of e-commerce sales with association rule methods
YAVUZ DEMİROK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI
- Analysis of the impact of clustering on Apriori data mining algorithm
Kümelemenin Apriori veri madenciliği algoritmasına etkisinin incelenmesi
NERGİS YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLFEM IŞIKLAR ALPTEKİN