Apriori algoritması ile müşteri bazlı market sepet analizi ve ürün satış tahmini
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İnönü Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FURKAN ÖZTEMİZ
Danışman: Serdar Ethem Hamamcı
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Veri madenciliğinin yaygın kullanımı ve gelişmesi ile büyük veri yığınları içerisinden anlamlı örüntüler çıkarmayı mümkün kılmıştır. Birçok sektör veri madenciliği yöntemlerini kendi verileri üzerinde aktif olarak kullanmıştır. Bu tez çalışmasında perakende sektörüne ait yüksek miktardaki satış verilerinin analizi yapılmıştır. Analiz işleminin temel amacı müşteri memnuniyetini sağlamak, firmaya olan bağlılığı artırmak, firma satış grafiğini yükseltmektir. Müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik kurallarının tespit edilmesi ile bu kuralların temsil ettikleri müşteri kitlelerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Böylece firmanın tek bir kampanya yaparak müşterileri genellemesi yerine çok sayıda kampanya oluşturarak az sayıda ürünü doğru müşterilere sunması sağlanmıştır. Bu özel kampanyalar ile müşterilerin kendilerini daha özel hissetmeleri ve firmaya olan bağlılıklarının artırılması hedeflenmiştir. Birliktelik kuralı yöntemleri uygulanarak elde edilen analiz sonuçları neticesinde müşteriler için hazırlanan kampanyalarda sunulan ürünlere ait satış miktarı tahminleri yapay sinir ağları yöntemi ile yapılmıştır. Bu sayede kampanyanın müşteriler tarafından ne kadar ilgi göreceği hakkında önemli bilgiler elde edinilmiştir. Bu analiz sürecinde verilerin sistemli bir şekilde kayıt altına alınması ve analize uygun hale getirilmesi işlemi MSSQL Server veri tabanı sistemi üzerinden yapılmıştır. Birliktelik kurallarının oluşturulması için R programlama dili ve R Studio geliştirme ortamı kullanılmıştır. Yöntem olarak oldukça popüler olan apriori algoritması tercih edilmiştir. YSA kullanılarak gerçekleştirilen tahmin işleminde ise MATLAB kullanılmıştır. Elde edilen birliktelik kurallarını temsil eden müşterilerin tespit edilmesinde gösterge panelleri tasarlanarak sonuçların daha kolay ve daha anlaşılır bir yapıya kavuşması sağlanmıştır.