Birliktelik analizi ve bir uygulaması
Association analysis and an application
Yazar: ONUR BAYRAM
Danışman: PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Günümüzde çoğu şirket ve kurumlar, veri madenciliği yöntemlerini kullanarak, her alanda sürekli olarak artan veri yığınları içerisindeki belirli ilişkileri bulmak ve bu ilişkileri geçerli ve etkin bir şekilde yorumlamak istemektedir. Bu yüzden, veri madenciliğinin en çok kullanılan tekniklerinden biri olan, özel bir uygulama alanı olan Birliktelik Analizi önemli bir yere sahiptir. Birliktelik analizinde ortaya çıkarılan birliktelik kuralları nesneler arasındaki ilişkilerin keşfedilmesine sağlamaktadır. Keşfedilen bu ilişkiler ile geleceğe yönelik tahminler yapılması kolaylaşır. 
Tez çalışmasının amacı, veri madenciliğinin önemli tekniklerinden olan birliktelik analizinin daha kolay anlaşılabilmesini ve uygulanabilmesini sağlamaktır, aynı zamanda yapılan uygulama ile veri setlerindeki ürün gruplarının satışlarının arttırılmasını ve ürün gruplarının hedef kitlesinin kontrol edilebilmesini kolaylaştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda, bu tez çalışmasında öncelikle veri madenciliğinin genel disiplini açıklanmış, veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve modeller anlatılmıştır. Veri madenciliğinin önemli tekniklerinden biri olan Birliktelik Analizi, birliktelik kuralları ve algoritmaları ile beraber ayrıntılı olarak incelenmiştir. Bu çalışmanın uygulama bölümünde ise dünya çapında pazar araştırmaları yapan bir şirketin, Türkiye'deki panel bölümünün, geleneksel ve modern kanalındaki marketler kullanılarak elde edilmiş gerçek bir veri seti ile bu marketlerde satın alınan ürün grupları arasındaki ilişkiler, birliktelik kuralları ile sepet analizi, SPSS Clementine 12.0 paket programı ve apriori algoritması yardımıyla belirlenmiş ve yorumlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Analizi, Birliktelik Kuralları, Apriori Algoritması, Market Sepet Analizi, SPSS Clementine 12.0, İstatistik.

Abstract:
Nowadays, most companies and institutions request, using data mining methods, within a constantly growing piles of data in all areas to find specific relationships and these relationships are valid and effective way to interpret. Therefore, Association Analysis , which is one of the most widely used techniques in data mining , the particular application has an important place in data mining. In association analysis revealed association rules allow fort he discovery relationships between objects. These discovered relationships are easier to forecast for the future.
Aim of the thesis , the association analysis, the important technique of data mining, more easily understandable and implementation is to ensure that, at the same time, with the application, the sales of product groups in data set to increase and the target audience of product groups in data set to be controlled to facilitate. For this purpose, this thesis primarily explained the general discipline of data mining, and described used the techniques and models in data mining. Association Analysis which is one of the important techniques of data mining, with association rules and algorithms are studied in detail together. Application of this study, a company of the worldwide doing market research business in panel section, Turkey, mrkets in the traditional and modern channels, have been achieved using a real data set with it in stores purchased product group relationships, market basket analysis by association rules, with SPSS Clementine 12.0 package program and apriori algorithm determined and interpreted.

Keywords: Data Mining, Association Analysis, Association Rules, Apriori Algorithm, Market Basket Analysis, SPSS Clementine 12.0, Statistics