Bir perakende firmasına ait veriler üzerinden veri madenciliği uygulaması
Data mining application on a retail company?s data
Yazar: FAHRETTİN CEVAHİR
Danışman: PROF. DR. AYDIN ERAR
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Veri işleme = Data processing ; Veri madenciliği = Data mining ; İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışmanın amacı, perakende sektöründe hizmet veren bir kuruma ait farklı sistemlerde tutulan işlemsel bazdaki verileri, veri manipülasyonu yöntemleri ile birleştirerek analiz edilebilir duruma getirmek ve analiz edilebilir hale getirilen bu veri seti üzerinde veri önişleme, EDA teknikleri ve modelleme yöntemleri kullanılarak, veriler arasındaki ilişkilerin ve gizli örüntülerin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır.Birinci bölüm giriş niteliğinde olup, tezi oluşturan konu başlıklarından kısaca bahsedilmiştir.İkinci bölümde, Veri Madenciliğinin tanım ve sürecinden bahsedilmiştir. Veri Madenciliği uygulamalarında karşılaşılan problemlere değinilmiştir. Karar Destek Sistemlerinden bahsedilmiş, veri tabanı, veri ambarı tanımlamaları yapılmış ve özelliklerine bakılmıştır. Veri madenciliğinde kullanılan programlar incelenmiş ve aralarındaki farklılıklara değinilmiştir. Bu bölümde son olarak, Müşteri İlişkileri Yönetiminin (CRM) Veri Madenciliği ile olan ilişkisinden söz edilmiştir.Üçüncü bölümde, Veri Tabanında Bilgi Keşfi Sürecinden bahsedilmiş ve bu sürecin aşamalarına değinilmiştir. Büyük veri kümelerinde kullanılan EDA (Exploratory Data Analysis) kavramından bahsedilmiş ve EDA tekniklerinden söz edilmiştir.Dördüncü bölümde, Veri Madenciliği sonuçlarının elde edildiği ve kararların verildiği modelleme aşamalarından bahsedilmiş ve bu aşamada kullanılan Veri Madenciliği algoritmalarına değinilmiştir.Beşinci bölümde, müşteri verileri üzerinde SPSS Clementine programı kullanılarak veri manipülasyonu yapılmış ve manipülasyon sonucunda, veri analizi ve veri madenciliği yöntemleri ile veriler arasındaki ilişkilerin ve gizli örüntülerin ortaya çıkarılması sağlanmıştır.Son bölüm olan altıncı bölümde, yapılan uygulamanın detayları adımlar bazında ortaya konmuş ve elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.

Abstract:
This study aims to make it possible for analyzing a retail company?s transactional data stored in different systems by consolidating the data and using data manipulation methods, followed by preprocessing, EDA, and modeling methods in order to reveal the relations and unseen patterns among the data.The first chapter is considered as an introduction and mentions briefly about the topics covered in the thesis.The second chapter dwells on the definition and process of data mining. Problems encountered in data mining applications are mentioned in this chapter, besides definition of decision support systems, database and data warehouses. Data mining tools are evaluated and comparision between these tools is acquired. The relationship between Customer Relationship Management (CRM) and Data Mining is also covered in this chapter.In the third chapter, Information Discovery Process in Database and phases of this process are covered. EDA techniques are defined, and special EDA techniques for huge data sets are mentioned in this chapter.The fourth chapter covers the modeling phase, phase where the decisions are made and results are received, of data mining and besides, algorithms used in this phase are defined.In the fifth chapter, data manipulation is acquired by using SPSS Clementine software on customer data and, after manipualtion, the relations and unseen patterns among data are revealed by using data analysis and data mining method.sThe sixth chapter, which is also the last chapter, details the application and the results obtained are evaluated.