Birliktelik kuralları madenciliği ve bir uygulama
Association rules mining and an application
- Tez No: 494114
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALİ ALAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Apriorizm, Birliktelik analizi, Perakende sektörü, Perakendeciler, Veri madenciliği, Veri tabanı, Apriorism, Association analysis, Retail sector, Retailers, Data mining, Database
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilişim teknolojilerinin hızlı gelişimine bağlı olarak her sektör ve sistemde hızla artan veri yığınları, veri madenciliği alanındaki çalışmalara çeşitlilik ve önem kazandırmaktadır. Veri madenciliği çalışmaları, perakendecilik sektöründe müşterilerin ihtiyaçlarının tespiti ve onlara uygun çözümler bulma, sunulan hizmetlerin geliştirilmesi bunlara dayalı olarak yapılacak yatırımların ve stratejilerin tespitinde, günümüzde karar verme sürecinde yer alanlara oldukça yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada Veri Madenciliği teknikleri ile perakende sektöründe hizmet veren bir firmaya ait 10000 satırlık verileri üzerinde, uygulama bölümünde WEKA programı aracılığıyla, FP-Growth algoritması kullanılarak veri madenciliği birliktelik analizi yapılmıştır. Yapılan bu çalışma sonucunda birlikte satılma eğilimi gösteren ürünler hakkında bilgiler verilmiştir. Üç bölümden oluşan tez, Veri Madenciliği hakkında genel bilgiler, analizde kullanılan“Birliktelik Analizi”hakkında detaylı teorik bilgiler ve son olarak da uygulama bölümlerini içermektedir.
Özet (Çeviri)
Rapidly growing data stacks in every sector and systems give importance and diversity to studies on data mining depending on rapid development of information technologies. Data mining studies are quite helpful for decision makers take part in retail industry in determining of customer needs and finding proper solutions for them and developing services offered and building strategies and investment policies according to them. In this study, data mining association analysis were conducted using FR-Growth algorithm through WEKA software on 10,000 rows of data which belong to business firm serve in retail industry. In consequence of this study, information was given about products that tend to be sold together. The thesis which consist of three chapters contains general information about data mining, elaborative theoretical information about“Association Analysis”used in analysis and sections of applications conducted in this research.
Benzer Tezler
- Değerli müşterilerde ürün kategorileri arasındaki satış ilişkilerinin veri madenciliği yöntemlerinden birliktelik kuralları ve kümeleme analizi ile belirlenmesi ve ulusal bir perakendecide örnek uygulama
Determining the relationship between sales of the product categorywith valuable customer datamining association rules and clustering analysis methods and practices on a national retailers
YUNUS KÖSE
- Ürün kategorileri arasındaki satış ilişkisinin birliktelik kuralları ve kümeleme analizi ile belirlenmesi ve perakende sektöründe bir uygulama
Determining product categories sales relationship with association rules and cluster analysis: an application in retailing sector
ERTUĞRUL ERGÜN
- Kural bazlı ve sosyoekonomik yaklaşımla mağaza segmentasyonu: Bir süpermarket zincirinde uygulama
Retail store segmentation with rule based and socioeconomic approaches: An application on a chain company
EMRAH BİLGİÇ
- Birliktelik kuralları analizi ile arıza teşhisi: Elektrik üretim santrallerinde bir uygulama
Fault detection by analysis of association rules: An application in electricity generation plants
SABRİ GÜNGÖR
- Birliktelik analizi ile üniversite öğrencilerinin sosyal medya kullanım analizi ve bir uygulama
Analysis of social media use of university students with association analysis and an application
DAMLA İNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ