Seyahat acentalarında veri madenciliği: Antalya bölgesinde bir uygulama
Data mining in travel agencies:A reseach in Antalya region
Yazar: ABDULLAH AKGÜN
Danışman: DOÇ. DR. BEYKAN ÇİZEL
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Turizm = Tourism
Dizin: Acenteler = Agents ; Antalya = Antalya ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Seyahat acenteleri = Travel agencies ; Veri ambarı = Data warehouse ; Veri madenciliği = Data mining ; Veri tabanı = Database ; Yönetim bilgi sistemleri = Management information systems

Özet:
Enformasyon teknolojilerinin en yaygın olarak kullanıldığı sektörlerden birisi olan turizm sektöründe işletmeler, seyahat sürecinin en başından en sonuna kadar müşterilere ve müşterilerin satın aldıkları hizmetlere ait verileri depolamaktadırlar. Bu verilerden veri madenciliği teknikleri uygulanarak önceden bilinmeyen, veri içinde gizli, anlamlı, potan¬siyel olarak kullanışlı ve değerli bilgiler elde edilmek istenmektedir.Veri madenciliği yöntem ve tekniklerinin turizm sektörü veritabanlarında kullanımıyla özellikle seyahat acentası veya turizm işletmelerinin yöneticilerinin veya bu alanda politika yapıcılarının öngörü edinmesine yardımcı olabilecek bilgilerin elde edilmesi mümkündür. Bu çalışmada turizm alanındaki veri madenciliği uygulamalarının hangi adımlardan oluşa-cağı ortaya konulmuş, ilgili yazından teorik ve uygulama bilgisi aktarılmıştır.Uygulama aşamasında, acenta veri tabanında veri transferi, filtreleme ve veri ön-işleme faaliyetleri gerçekleştirilmiş, veriler analizler için en uygun duruma getirilmiştir. Veri tabanında veri madenciliği tekniklerinden kümeleme ve birliktelik modellerinde K-Ortalamalar ve Apriori algoritmaları uygulanmış ve seyahat karar vericilerine yardımcı olabilecek anlamlı veriler elde edilmeye çalışılmış, grafik ve tablolarla zenginleştirilmiştir.Bu çalışmada müşteri ve ürün gruplarını tanımak için kümeleme modellerinden ?K-ortalamalar algoritması? ve ürünler arasındaki ilişkilerin tespiti için birliktelik kuralları algoritmalarından ?Apriori algoritmasından? yararlanılmıştır. Modelin çalıştırılması sonucunda elde edilen kurallar verilmiş, devam eden maddelerde de kuralların anlamları açıklanmıştır. Ayrıca bu alanda çalışma yapmayı düşünenlere öneriler sunularak, çalışma sonucu değerlendirilmiştir.

Abstract:
The corporations in the tourism sector-one of the sectors using information technologies the most- store the data about the costumers and the services they purchase from the beginning to the end of the travel. By applying data mining techniques it is aimed to obtain unforeseeable, concealed in data, meaningful, potentially versatile and valuable information out of that data.By the use of the data mining methods and techniques in databases of the tourism sector, it is possible to get information that will enable especially the managers of the tourism agencies or tourism corporations or legislators of that area to make predictions. In this study the steps of the data mining applications in the tourism area are displayed and theoretical and applications information is cited from the related literature.In the phase of application, the transfer of the data in the agency databases, filtration and data preprocessing activities were carried out and data were streamlined for analysis. In the database K-Means Algorithm and Apriori Algorithms were implemented in the Clustering and Association Models as data mining techniques and valuable knowledge that will help travel decision makers was obtained and that was enriched with charts and tables.In this study K-Means Algorithm -one of the Clustering Models- was utilized to cognize the customer and product groups and Apriori Algorithm- one of the Association Rules Algorithms- was utilized to ascertain the relationship between the products. The rules derived by operating the model were set and the meanings of the rules were explained in the following sections. Besides, the conclusion of the study was assessed by presenting suggestions for the ones, who plan to study on this area.