Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi - Döşlü, Ayhan (My University, 2008)
Günümüzde teknoloji sayesinde çok büyük miktarda veri elde edilip saklanabilmektedir. Ancak bu büyük miktardaki verilerden gözle görülemeyecek, elle analiz edilmesi zor bilgilerin gelişen bilgisayar teknolojisi ve bilgisayar programları ile otomatik olarak analiz edilmesinin gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Verikümelerinden örüntülerin, eğilimlerin ve anormalliklerin bulunarak basit modeller şeklinde özetlenmesi, bilgi çağındaki büyük uğraşıların başında gelir. Veri madenciliği, büyük miktardaki mevcut veri içinden anlamlı, potansiyel olarak kullanışlı, gelecekle ilgili tahmin yapılmasını sağlayan bağıntı ve kuralların bilgisayar programları kullanarak bulunmasıdır. Birçok sektörde kullanımı giderek yaygınlaşan veri madenciliğinin uygulama alanlarından biri de süpermarketlerdeki müşteri, ürün ve satış bilgilerinden yararlanarak ilişki ve kuralların elde edildiği market sepet analizidir. Market sepet analizinde ürünlerin birbiriyle olan satış ilişkilerinin elde edilmesi ve veri madenciliği konularından biri olan birliktelik kurallarının çıkarılması, şirketlerin kârını arttırıcı etkenlerdir. Birliktelik kuralları, satış hareket verileri içinde birlikte hareket eden nesnelerin ve nesneler arasındaki bağıntıların keşfedilerek geleceğe yönelik tahminlerin üretilmesini sağlar. Bu kuralların elde edilebilmesi için 90'lı yılların başından itibaren birçok algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmaların birbirine göre farklı koşullar altında üstünlükleri ve farklı çalışma yöntemleri mevcuttur. Veritabanının taranması, birleştirme, budama yöntemlerinin uygulanması ve minimum destek değeri yardımı ile nesneler arasındaki birliktelik ilişkilerinin bulunması, algoritmaların genel mantığını teşkil eder.Bu tez çalışmasında, veri madenciliği ile ilgili kavramlar ve özellikle market sepet analizinde kullanmak üzere birliktelik kuralları üreten temel algoritmalar detaylı bir şekilde ele alınmış ve birbiriyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca, örnek veri setlerinden iki farklı algoritma ile birliktelik kurallarını bulan bir uygulama geliştirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Market sepet analizi, Birliktelik kuralları, Birliktelik kural madenciliği algoritmaları, Apriori algoritması, FP-Growth algoritması.
Tez (Yüksek Lisans) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008
Keywords: 1VERİ TABANI VE VERİ AMBARI KAVRAMLARI; 2VERİ MADENCİLİĞİ