Veri madenciliği programları kullanılarak bir tekstil firmasının satış verilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the sales data of a textile company using data mining programs
Yazar: ESRA YADİGAR TOZAK
Danışman: PROF. DR. FİLİZ ERSÖZ
Karabük Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Karar ağacı = Decision tree ; Tekstil ihracatı = Textile export ; Tekstil sektörü = Textile sector ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
İşletmeler içinde bulundukları sektörde ayakta kalabilmek ve rakiplerine üstünlük sağlayabilmek için müşterilerinin memnuniyetini en üst düzeyde tutmak zorundadır. Bu nedenle müşterilerin beklentilerini önceden fark edip buna göre ürün ve hizmet sunulmalıdır.  Müşterilerin davranışlarını öğrenmek, müşteri ihtiyaçlarını anlamak ve müşterilere yönelik iyi hizmet vermek amacıyla önceki yılların verileri incelenerek yorumlanabilir. Büyük veri tabanlarında gizli kalmış, anlamlı bilgilerin keşfedilmesi ve yorumlanabilmesi için veri madenciliği oldukça güvenilir bir araçtır. Bu çalışmada tekstil sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin verileri ele alınmıştır. İşletmenin geçmişe dönük aylık satış verileri veri madenciliği teknikleri ile analiz edilmiştir.  Çalışmada satış verilerinin analizi ile işletmenin gömlek ihracatını etkileyen en önemli değişkenlerin belirlenmesi, gelecek satışları ile ilgili önemli bilgilere ulaşılması ve farklı veri madenciliği programları kullanılarak bulguların karşılaştırılması amaçlanmıştır.
Bu amaçlar için IBM SPSS Modeler, WEKA, RStudio ve Knime veri madenciliği programları yardımı ile karar ağacı algoritmaları kullanılarak tahmin analizleri yapılmış ve tahmin analizleri sonucunda modeli en iyi açıklayan programın Knime programı olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonucunda işletmenin kullanabileceği bilgilere ulaşılmıştır.

Abstract:
Businesses have to keep the satisfaction of their customers at the highest level in order to survive in the sector they are in and to be superior to their competitors. For this reason, customers should realize their expectations in advance and provide products and services accordingly. In order to learn the behavior of customers, understand customer needs and provide good service to customers, previous years' data can be analyzed and interpreted. Data mining is a very reliable tool for discovering and interpreting meaningful information hidden in large databases. In this study, data of a business operating in the ready-to-wear sector was discussed. Historical monthly sales data of the enterprise were analyzed using data mining techniques. In the study, it was aimed to determine the most important variables affecting the shirt export of the company by analyzing the sales data, to reach important information about future sales and to compare the findings by using different data mining programs.
For these purposes, predictions were analyzed using decision tree algorithms with the help of IBM SPSS Modeler, WEKA, RStudio and Knime data mining programs, and as a result of the predictive analysis, it was seen that the program that best explained the model was Knime. As a result of the study, information that can be used by the enterprise has been obtained