Teknomarket mağazası için yerleşim düzeni önerileri ve birliktelik analizi ile uygulama
Layout suggestions for technomarket and application with association rules
Yazar: SENANUR AKGÜN
Danışman: DOÇ. DR. ADNAN AKTEPE
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Veri madenciliği, büyük veri yığınlarını, anlamlı bilgiye dönüştürmek için kullanılan bir yöntemdir. Birliktelik kuralları ise veriler arasındaki güçlü ilişkileri, bağlantıları tespit etmeye yarayan bir veri madenciliği uygulama yöntemidir. Bu tez çalışmasında, veri madenciliği sürecinin önemi, yerleşim yeri üzerindeki etkisi ve veri madenciliği algoritmalarının sonucuna göre yeni yerleşim düzenleri önerilmiştir. IBM SPSS Modeler programında, APRIORI ve GRI algoritmaları kullanılarak üç farklı yerleşim yeri önerisi yapılmıştır. Uygulamanın ilk aşamasında teknolojik ürünler satan bir mağazada mevcut yerleşim düzeni baz alınarak, alışveriş yapan müşterilere anket uygulanmıştır. Anket verileri raporlanarak, APRIORI ve GRI algoritması ile çözümlenmiştir. Ürünler arasında birliktelik analizi değerleri belirlenmiştir. İkinci aşamada belirlenen birliktelik kuralları güven değerlerine göre sıralanarak, uygulama yapılan iki algoritmadan elde edilen ortak kurallar kullanılarak yeni yerleşim yeri düzenlemeleri tasarlanmıştır. Yakın yerleşim, uzak yerleşim, yakın ve uzak yerleşimin birleşiminden oluşan karma yerleşim olmak üzere 3 farklı yerleşim düzeni önerilmiştir. Burada uzak yerleşim ile müşterilerin mağazada daha fazla zaman geçirmesi ve bu sayede çok daha fazla ürünü görüp daha fazla alışveriş yapması hedeflenmiştir. Yakın yerleşim yeri düzenlemesinin amacı ise, sık olarak birlikte satın alınan ürünleri yan yana yerleştirerek, müşterinin almayı planlamadığı ürünü görmesine sebep olup ikinci bir ürünü satın almaya teşvik etmektir. Son olarak iki yerleşimin pozitif yönlerini kullanarak, uzak ve yakın yerleşimin rastgele sentezlenmesi ile karma yerleşim yeri düzenlemesi önerilmiştir.

Abstract:
Data mining is a method which is used for transforming large chunks of data into meaningful information. Association rules are data mining methods that help to identify strong relationships and connections between data. In this thesis, the importance of the data mining process,the impact on the settlement and according to the results of data mining algorithms, new layouts are proposed. In the IBM SPSS Modeler program, three different settlement suggestions were made using APRIORI and GRI algorithms. In the first stage of the application, a questionnaire was applied to shoppers based on the existing layout of a store that sells technological products. Association analysis values were determined among the products. The association rules which are determined in the second stage, were listed according to their trust values and new settlement arrangements were designed using the common rules obtained from the two applied algorithms.
Three different settlements have been proposed: close settlement, remote settlement, mixed settlement consist of a combination of close and distant settlements. Here, with the remote settlement, it is aimed that customers spend more time in the store and thus see more products and shop more. The purpose of the arrangement of close settlements is to encourage the customer to buy a second product by placing the products that are frequently purchased together side by side, causing the customer to see the product they do not plan to buy. Finally, a randomly mixed settlement arrangement which is synthesed by using positive aspects of the remote and near settlements is generated and proposed.