Birliktelik Kuralları Madenciliği ve Bir Uygulama
Yükleniyor...
Tarih
2018
Yazarlar
Taş, Yusuf
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi - Sosyal Bilimler Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
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.
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.
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.
Açıklama
Sosyal Bilimler Enstitüsü
Anahtar Kelimeler
Veri Madenciliği, Apriori, FP-Growth, Birliktelik Kuralları, Veri tabanlarında Bilgi Keşfi Süreci
