Geri Dön

Yemek siparişlerinde tüketici davranışının birliktelik kuralları ile incelenmesi

Examining consumer behavior in food orders with association rules

PDF İndir

  1. Tez No: 983221
  2. Yazar: HALİL CAN KARADAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. NESLİHAN DEMİREL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde teknolojinin hızla ilerlemesi, işletmelerin müşterilerine ilişkin çok çeşitli veri toplamasını mümkün kılmıştır. Bu verilerin işletmelerin stratejik karar alma süreçlerine katkı sağlaması için anlamlı bilgilere dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu noktada veri madenciliği kavramı ön plana çıkmaktadır. Veri madenciliği, büyük ölçekli veri kümeleri içerisinde doğrudan gözlemlenemeyen örüntülerin ve ilişkilerin, ileri düzey matematiksel modeller ve istatistiksel analiz teknikleri aracılığıyla sistematik biçimde ortaya çıkarılmasını sağlayan bir bilgi keşfi sürecidir. Bu çalışmanın amacı, yemek siparişi alan bir işletmenin yoğun rekabet ortamında sürdürülebilirliğini sağlamak amacıyla, müşteri sipariş verilerinin dinamik bir web arayüzü üzerinden birliktelik kuralları ile analiz edilerek, menü önerileri oluşturmak ve geçmiş satış performansını değerlendirebileceği bir karar destek sistemi sunmaktır. Çalışmada, işletmeye ait Nisan 2023 ve Mart 2025 tarihleri arasındaki çevrimiçi sipariş kayıtları kullanılmıştır. R Shiny tabanlı geliştirilen web uygulaması, kullanıcıların verileri sisteme yüklemesine olanak tanıyarak, Apriori algoritması aracılığıyla anlamlı menü önerileri üretmekte ve geçmiş satış performansını istatistiksel yöntemlerle analiz edip ayrıntılı biçimde sunmaktadır. Apriori algoritmasında destek ve güven parametreleri, genetik algoritma kullanılarak dinamik biçimde optimize edilmiştir. Genetik algoritma parametrelerinin belirlenmesinde Çok Nitelikli Fayda Teorisi (MAUT) yöntemi kullanılmıştır. Bu sayede, veri setinde zaman içerisinde ortaya çıkan değişikliklere karşı işletmenin sürekli uzman müdahalesine ihtiyaç duymadan güncel ve anlamlı kural setlerine ulaşabilmesi sağlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

With the rapid advancement of technology, businesses have become able to collect a wide variety of customer-related data. In order for this data to contribute to the strategic decision-making processes of enterprises, it must be transformed into meaningful information. At this point, the concept of data mining comes to the forefront. Data mining is a knowledge discovery process that systematically reveals patterns and relationships that cannot be directly observed within large-scale datasets by means of advanced mathematical models and statistical analysis techniques. The aim of this study is to ensure the sustainability of a food delivery business operating in a highly competitive environment by analyzing customer order data through association rules via a dynamic web interface, thereby generating menu recommendations and providing a decision support system to evaluate past sales performance. The dataset used in this study consists of online order records from April 2023 to March 2025. The web application, developed on R Shiny, enables users to upload their data into the system, generate meaningful menu recommendations through the Apriori algorithm, and analyze past sales performance in detail using statistical methods. In the Apriori algorithm, support and confidence parameters are dynamically optimized by means of a genetic algorithm. The genetic algorithm parameters were determined using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT). In this way, the enterprise can obtain up-to-date and meaningful rule sets in response to changes in the dataset over time without the need for continuous expert intervention.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1015240

    Restoran müşterilerinin siparişlerinden kalan yemeklerini almalarına ilişkin tutum ve davranışlarının belirlenmesi

    Determining the attitudes and behaviours of restaurant customers regarding taking leftovers from their orders

    ELİF NUR KABİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Gastronomi ve Mutfak SanatlarıSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Gastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SARIIŞIK

  2. Tez No

    905613

    The effects of the service quality of the X application on user satisfaction and intention to continue using the application

    X uygulamasının hizmet kalitesinin kullanıcı memnuniyeti ve uygulamayı kullanmaya devam etme niyeti üzerindeki etkileri

    BÜŞRA KARAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHIDEH ARGHASHI

  3. Tez No

    808445

    Hibrit skuter güç grubu tasarımı

    Hybrid scooter powertrain design

    MUSTAFA KABAKÇI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALP TEKİN ERGENÇ

  4. Tez No

    273357

    Reklam fotoğrafçılığının tüketici tercihlerine etkisi (Kütahya örneği)

    Effects of choice consumer advertising photography (The case of Kütahya)

    MUSTAFA SEMİH SARAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Güzel SanatlarDumlupınar Üniversitesi

    Grafik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALPRASLAN DUYSAK

  5. Tez No

    626664

    Restoran müşterilerinin menü öğesi seçim davranışlarının göz izleme tekniğiyle incelenmesi

    An examination of menu item selection behavior of restaurant customers with eye tracking technique.

    CEREN ÖZAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    TurizmAkdeniz Üniversitesi

    Gastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM OKTAY GÜZELLER

Geri Dön