Birliktelik kuralı algoritmaları ile büyük veriler üzerinde analitik analizler: Havaalanı örneği
Analytical analyses on big data with association rulealgorithms: Airport example
Yazar: MESUT ZERMAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FARUK BULUT
Haliç Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Bilişim teknolojilerinin gelişimi, veri depolama alanlarının büyümesi ve
özellikle bulut bilişim ile ilgili yeni çalışmaların yapılması, şirketlere ait müşterilerin
verilerini daha büyük boyutlarda saklamalarına olanak sağladı. Ancak bu durumla
birlikte büyük verilerden anlamlı ve yararlı bilgilerin ortaya çıkarılması daha da güç
bir hale gelmiştir. Veri madenciliği yöntemleri bu ihtiyaçlara çözüm bulmak amacıyla
ortaya çıkmıştır. Artık veri madenciliğinde kullanılan model ve tekniklerle birçok
alanda çalışmalar yapılmaktadır. Bu gelişmeler sonrası veri madenciliği alanında
birliktelik kuralları önem kazanmış ve ayrı bir araştırma konusu olmuştur. Özellikle
birliktelik kuralları ile geçmiş veriden çıkarılmış olan kurallar ilerisi için doğru
tahminler yapılmasını kolaylaştırmıştır.
Bu tez çalışmasında, veri madenciliği modellerinden Birliktelik Kuralları
Analizi ve Algoritmaları ayrıntılı olarak incelenmiştir. Apriori, Apriori-TID, ECLAT,
FP-Growth algoritmaları uygulamada kullanılmıştır. Büyük veriler üzerinde çeşitli
analiz ve bilgi çıkarımı işlemleri yapılması amaçlanmıştır. Uygulama alanı olarak
havalimanlarında bulunan yiyecek içecek firmalarının sattıkları ürünler seçilmiştir.
Yoğun bir yolcu trafiğine sahip bu firmaların bu büyük verileri üzerinden birliktelik
kuralları ile çeşitli analizler yapılmıştır. Analizden elde edilen bilgilerle satış
noktalarındaki kampanyaların yeniden düzenlenmesi, ürünlerin reyon ve raflardaki
yerleşiminin tekrar düzenlenmesi ve bu sayede kârlılığın en üst düzeye çıkarılması
amaçlanmıştır. Ayrıca çalışmamızda birliktelik kuralları ile farklı bilgilerin elde
edilmesi, şirketin satış stratejisinin yeniden düzenlemesi ve bakış açısının
değiştirilmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
The development of information technology, the expanding the data storage
areas, and especially making new studies of cloud computing, enabled to keep the
customers' data which belong to companies in bigger sizes. However, with this
situation, it became even more difficult to be found out meaningful and useful
information from big data. Data mining methods have emerged to solve these needs.
Now studies are conducted in many fields with the models and techniques used in the
data mining. After these developments, the Association Rules in the field of data
mining have gained importance and become a separate research topic. Especially, with
the Association Rules, the rules derived from the past data made it easier to be made
accurate predictions for the future.
In this thesis study, the Association Rules and Algorithms from the data mining
models have been examined in detail. Apriori, Apriori-TID, ECLAT, FP-Growth
algorithms are used in the application. Furthermore, it has been aimed to perform
various analysis and information extraction operation on big data. As an application
area, the products sold by food and beverage companies at airports have been selected.
Various analysis has been performed with the Association Rules through the big data
of these companies which have an heavy passenger traffic. With the information
obtained from the analysis, it has been aimed to maximize the profitability by
reorganizing the effective campaigns at the sales points, rearranging the products in
the department store and the shelves. In addition, it is aimed to obtain different
information by the Association Rules, to rearrange the sales strategy of the company
bye changing the point of view.