Birliktelik analizi ile reçeteli ilaç satışları üzerinde bir uygulama

Bilgisayar teknolojilerinin hızlı gelişimine paralel olarak her sektör ve sistemde artan veri yığınları, Veri Madenciliği alanındaki çalışmalara çeşitlilik ve önem kazandırmaktadır.Bu çalışmada Veri Madenciliği teknikleri ile Sivas ili Merkez ilçesindeki reçeteli ilaç satışları üzerinde bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Analizde ürün grupları arasındaki satış ilişkilerini belirlemede kullanılan birliktelik kuralları, en çok bilinen ve uygulanan Apriori algoritması ile çıkarılmıştır. Eldeki veriler 2009 yılı reçeteli ilaç satışlarını kapsıyor olup, yıllık, mevsimlik, aylık, en sıcak ve en soğuk aylar için ayrı ayrı analiz edilmiştir. Belirlenen kurallar ile varsa aykırılıklar, doğru birliktelikler; birlikteliklerin, tedavisinde kullanıldığı hastalıkların aylar, mevsimler, çevre koşulları gibi etkenlerle olan ilişkileri vb. sonuçlar üzerinde durulmuştur. Analiz edilen 96.770 reçete bilgisini 253 gruba göre analiz edilebilir hale getirmek için çeşitli veritabanı düzenlemeleri yapılmış ve Delphi uygulamaları geliştirilmiş, analiz için de TANAGRA veri madenciliği programı kullanılmıştır.Üç bölümden oluşan tez, Veri Madenciliği hakkında genel bilgiler, analizde kullanılan ?Birliktelik Analizi? hakkında detaylı teorik bilgi ve son olarak da uygulama bölümlerini içermektedir.

Ever increasing masses of data in each sector and system in parallel with the rapid development of IT technolgies has increased the variety and importance of Data Mining studies.In this study, an application of prescriptive drug sales in Sivas province Central county is performed by using Data Mining techniques. In the analysis, association rules which are used to determine the sales relationship between product groups is extracted by using mostly known and used Apriori algorithm. Data on hand is covering the prescription drug sales for year 2009 and are analyzed for yearly, seasonal, monthly, warmest and coldest months seperately. By using the defined rules, contradictions ?if there are any-, correct associations, diseases of which associations are used for treatment and their relationship with factors like months, seasons, environmental conditions are mentioned. To be able to analyse 96,770 prescription data according to 253 groups, various database arrangements are performed, Delphi applications are developed and overall analysis is performed by using TANAGRA Data Mining program.Thesis work is formed by three parts which are: General Information about Data Mining, detailed theoretical information about Association Analysis and finally the Applications part.