E-ticarette kullanici davranişlarinin veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi
Behaviors of e-commerce users via data mining methods
Yazar: NURİ KAHRAMAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
Bahçeşehir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; İstatistik = Statistics

Özet:
Elektronik ticaret, insan hayatına getirdiği kolaylıklardan dolayı dünya üzerinde çok yaygınlaşmıştır. Bu nedenle insanlar gün geçtikçe internet ortamlarından daha fazla ürün ve hizmet almaya başlamışlardır. Talep arttıkça da e-ticaret firmalarının sayıları artmış ve bu alanda kıyasıya bir rekabet ortamı oluşmuştur. Bu rekabet ortamında tüketiciyi yani e-ticaret kullanıcısını anlamak onların ne istediklerini tahmin etmek büyük önem kazanmıştır.

E-ticaret gibi son yıllarda gelişen bir alan daha vardır ki adına veri madenciliği denmektedir.  Şüphesiz ki günümüzde en önemli şey bilgidir. Teknolojinin gelişmesi ile paralel olarak büyük veritabanları oluşmuştur ve hayata dair her türlü veri bu veritabanlarında tutulmaya başlanmıştır. Böylece büyük veri yığınları meydana gelmiştir. Ancak bu büyük veri yığınları arasından sade ve duru bilgilere ulaşmak aynı oranda zorlaşmıştır. İşte tam bu nedenle veri madenciliği fikri ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği büyük ve anlaşılması güç olan veri yığınları içerisinden, insanların anlayabilecekleri ve kullanabilecekleri anlamlı verileri açığa çıkarmaktadır.

Bu tez çalışmasının amacı, e-ticaret kullanıcılarının davranışlarını veri madenciliği yöntemlerini kullanarak incelemektir. Böylece tüketicilerin ne istediklerini, onları nelerin memnun edeceğini anlayabilmek mümkün olabilecektir. Bu çalışmaya konu olacak verileri elde etmek amacıyla bir anket çalışması düzenlenmiştir. Anket çalışması kullanıcıların demografik bilgilerini ve tüketici davranışlarını ölçmeye yönelik sorulardan oluşmaktadır. Daha sonra elde edilen veriler, SPSS İstatistik Programı ve SPSS Clementine Veri Madenciliği programı yardımıyla incelenmiştir. İncelemede kümeleme yaklaşımı ve birliktelik kuralı yaklaşımları tercih edilmiştir. Kümeleme yaklaşımında Kohonen algoritması, birliktelik kuralı yaklaşımında ise GRI (Generalized Rule Induction) algoritması kullanılmıştır.

Abstract:
E-Commerce has become widespread around the world due to the facilities bringing to human life. Hence, people have started buying more products and labor on the internet day by day. With the help of increase in demand, the numbers of e-commerce companies have been increased and cutthroat competition environment in this field has been consisted. In this competitive market, it has become more important to understand and estimate what consumers in other words e-commerce users want. 

Just as e-commerce, there has been a growing area recently which is called data mining. Undoubtedly that, nowadays the most important thing is knowledge. Along with the development of technology, great databases has been consisted correspondingly and all manner of data about life have been kept in these databases. Therefore, huge data bulks have been occurred. So, it has been hard to reach the simple and clear knowledge among these data bulks. This is because the idea of data mining came up.  Data mining reveals the data which people can understand and use from the data bulks that are huge and dense. 

The aim of this study is to research behaviors of e-commerce users by using data mining methods. Thus, it is possible to understand what consumers want and satisfy. A questionnaire was arranged to achieve the data which is about this study.  The questions of the questionnaire study which is about the users? demographic information and consumers? behaviors to measure are consisted. Later, the acquired data was examined by the help of SPSS Statistics Program and SPSS Clementine Data Mining Program. In the course of examine, cluster approach and certainty principle approaches were chosen. Kohonen algorithm was used as the cluster approach while, GRI (Generalized Rule Induction) algorithms was run in course of certainty approach.