İş zekası uygulamaları ve pazar sepeti analizi
Business intelligence applications and market basket analysis
Yazar: DERYA GÜNDÜZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. EMEL ARSLAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İş Zekası; şirket performansını arttırmak amacı ile ham verinin işlenerek anlamlı bilgi haline dönüştürülmesi sürecinde kullanılan tüm teknoloji, süreç ve metodolojik yaklaşımların tamamını kapsayan bir terminolojidir. Veri hacminin artması, rekabet ortamının oluşması, farklı veri kaynaklarından beslenen sistemlerin yaygınlaşması İş Zekası kullanımını tetikleyen sebeplerdendir. Veri kaynağı, ETL, Veri Ambarı, Analitik Veri Modeli, Raporlama ve Analiz bütün İş Zekası projelerinde yer alan temel bileşenlerdir. Günlük veri tabanlarında sürekli devam eden işlemler olduğundan rapor ve analiz için uygun değildirler, günlük veri tabanları ETL işlemleri ile temizlenip sadeleştirilerek Veri Ambarı oluşturulur. Veri Ambarları rapor işlemleri için daha performanslıdır, bu bilgiyi doğrulamak amacı ile Microsoft İş Zekası platformundan Sql Server Raporlama Servisleri kullanılarak benzer rapor hem günlük veri tabanından hem de Veri Ambarı'ndan çekilerek bir test yapılmıştır. Bu test sonucunda Veri Ambarı'ndan çekilen raporun çok daha hızlı oluştuğu gözlemlenmiştir. 
İş Zekası kapsamında Pazar Sepeti Analizi incelenmiştir. Pazar Sepeti Analizi genel olarak; müşterinin satın alma eğilimlerinin incelenmesi olarak tanımlanabilir. Müşterilerin aldığı ürünler analiz edilir, bu analiz sonucunda satın alınan ürün ile birlikte alınabilme ihtimali olan ürünler müşteriye tavsiye edilir. Pazar Sepeti Analizi, promosyon analizi çalışmaları, raf dizimi, müşteri alışkanlıkları analizi, mağazanın düzenlenmesi, stok kontrolü, kupon verilmesi, etkili satış yöntemlerinin geliştirilmesi gibi konularda fayda sağlamaktadır. Pazar Sepeti Analizi, Birliktelik Kuralları tekniğini kullanmaktadır. Birliktelik kurallarını bulan çok farklı algoritmalar bulunmaktadır. Tez çalışmasında bu algoritmalara genel olarak değinilmiş, bunlardan Apriori ve Fp-Growth Algoritmaları ayrıntılandırılmıştır. Sql Server Analiz Servisleri kullanılarak Microsoft Birliktelik Kuralı uygulama örneği ile madencilik modeli oluşturulmuştur. Bu model ile birlikte satın alınabilecek ürünlerin tamamı bulunmuştur. Devamında bu model kullanılarak Dmx sorgusu ve Adomd.Net Api kullanılarak web sitesi üzerinde ürün tavsiyesinde bulunma senaryoları simüle edilmiştir. Birliktelik Kuralları algoritmalarından Apriori ve Fp-Growth Algoritmalarını kıyaslamak üzere örnek uygulama kullanılarak farklı durumlar için testler yapılmıştır. Bu testlerden birinde algoritmalara her defasında farklı sayıda işlem içeren kaynaklar verilmiş ve çıkan değerler incelendiğinde Apriori Algoritması'nın küçük veri tabanlarında Fp-Growth Algoritması'nın ise büyük veri tabanlarından daha hızlı çalıştığı sonucuna varılmıştır. Bir diğer testte ise aynı sayıda işlem içeren veri tabanı kullanılıp destek değeri değişken hale getirilmiştir. Farklı destek değerleri için Fp-Growth Algoritması'nın hızı çok fazla etkilenmezken Apriori Algoritması'nın bu değişimden fazlaca etkilendiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Business Intelligence can be defined as a system comprised of all technologies, metodological approaches and technics to create meaningful information from the integrated data to improve companies' performance. Increasement of data volume, growing competitive environment, systems that feed from different data sources; all of these reasons direct us to find solutions like BI. Most BI solutions include the basic five components as business data sources, extract, transform and load (ETL), Data Warehouse, analytical data models, reporting and analysis. Due to the fact that there will be ongoing operations, operational databases are not convenient to produce reports or make analysis, data cleansing should be done to operational databases with the help of ETL operations. Data Warehouses have more performance than operational databases to take reports, to verify this information an experiment is done by using Microsoft BI platform with Sql Server Reporting Services. Two reports with similar results were generated, while one of them is generated from the operational database and the other is generated from the Data Warehouse. As result of this experiment there is an obvious performance difference of Data Warehouse than operational database. 
As part of Business Intelligence, Market Basket Analysis is studied in the thesis. Market Basket Analysis can be described as investigation of purchasing habits. Products that customers already purchased are analyzed so that to recommend customers some products that possible to buy. Market Basket Analysis is used to order shelves, investigate customer habits, check stocks, give coupons and improve efficient sell. Association Rules technic is used for Market Basket Analysis. There are several different algorithms that find association rules. In the thesis different algorithms are defined and Apriori and Fp-Growth Algorithm are detailed. Sql Server Analysis Services is used to create data mining model of association rule. Dmx query is executed on this data mining model and simulation of product recommendation on a website is done using Adomd.Net Api. To compare Apriori and Fp-Growth Algorithms experiments are done for two different cases. One of the experiment is done with different dimension of the data sets. In this experiment the best performance is obtained from Fp-Growth Algorithm, also according to results; Apriori Algorithm has better performance for small databases, whereas Fp-Growth Algorithm works compatible with big databases. The other experiment is done with different values of support factors when data base size is the same. For this experiment the result is Fp-Growth Algorithm's performance isn't affected by the support factor change, while changing of support factor affects the performance of Apriori Algorithm too much.