Birliktelik kuralları ile sepet analizi ve uygulaması

Abstract

Günümüzde sürekli depolanan karmaşık ve büyük veri yığınlarının içerisinde bulunan değerli bilgilerin ortaya çıkarılması için veri madenciliği modelleri sıkça kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında öncelikle veri madenciliği için kullanılan modeller ve teknikler açıklanmıştır. Veri madenciliği modellerinden Birliktelik Kuralları ve Algoritmaları ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tezin uygulama kısmında Türkiye’de ki market zincirlerinden birinin 7 günlük fişleri kullanılmıştır. Bu fişlerdeki ürünlerin birbirleri ile olan ilişkileri, Birliktelik Kuralları ile Sepet Analizi uygulaması ve Apriori algoritması ile belirlenmiştir. Ürünler arasında bulunan birliktelikler ürün satışlarının, dolayısı ile gelirin arttırılması için kullanılması amaçlanmıştır.

Nowadays, data mining models are being used to obtain valuable information of complex and big data accumulations frequently stored. In this thesis, first of all, models and techniques of data mining have been explained. Especially, Association Rules and algorithms of data mining models have been focused throughout the whole study. Application part of this thesis consists of a research in which the receipt of one of the market chains has been examined through 7 days. The relationship between the items of these receipts has been determined by Basket Analysis with Association Rules and Apriori algorithm. Associations between items have been proposed to be used to increase item sales and income, off course.