İnternet kullanıcılarının ürün satınalma eğiliminin veri madenciliği algoritmaları ile tahmin edilmesi
Forecasting with data mining algorithms for internet users 'tendency to purchase product
Yazar: GÜNEŞ ÇALIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEHER ARSLANKAYA
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Anahtar kelimeler: Müşteri satın alma niyeti, veri madenciliği, özellik seçimi
İnternet kullanımı ve e-ticaret kavramının yaygınlaşması ile tüketicilerin online alış-veriş sitelerine ilgisi günden güne artmıştır. Elektronik ticaret faaliyetlerinin artışı ile araştırmacılar, tüketicilerin online sitelerde tüketici davranışları ve müşterinin ürünü satın alma/almama eğilimi üzerine çalışmalarda bulunmaktadır. Günümüzde teknolojik gelişmelerin artması ile bilgiye erişim kolaylaşmış ve büyük veri kümeleri oluşmuştur. Bu nedenle günümüzde verinin anlamlı hale getirilmesi önemli bir konu olmuştur.
Bu çalışmada, online alışveriş yapılan bir firma müşterilerinin internet üzerinden ürünlerindeki satın alma/almama durumları veri madenciliği algoritmaları ile tahmin edilmeye çalışıldı. Bu sayede online alış-veriş yapan müşterilerin ürün satın alma performansını tahmin eden en iyi sınıflandırma algoritmasının belirlenmesi amaçlanmıştır.
Araştırmada ilk olarak veri seti veri madenciliği sürecine uygun olarak anlamlı hale getirilmiştir. Veri seti üzerine korelasyon, bilgi kazancı ve kazanım oranı öznitelik seçim algoritmaları uygulanarak yeni veri setleri elde edilmiştir. Elde edilen yeni veri setleri orijinal boyuttaki veri seti ile karşılaştırılmıştır. Veri seti kıyaslanırken naive bayes, lojistik regresyon, c4.5 ve random forest karar ağacı sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Belirtilen sınıflandırma algoritmaları için özellik seçme algoritmaları kullanılarak test verisi için en yüksek performansa sahip modeller başarı oranı ve F ölçütü metrikleriyle kıyaslanmıştır.

Abstract:
Keywords: Customer intention to purchase, data mining, feature selection
With the increasing use of internet and e-commerce concept, the interest of consumers in online shopping sites has increased day by day. With the increase in electronic commerce activities, researchers are working on the consumer behavior on online sites and the habit of the customer to purchase/ not purchase the product. Today, with the increase of technological developments, access to information has been facilitated and large data sets have been formed. Therefore, making the data meaningful is an important issue.
In this study, it is tried to predict real-time purchase-purchase cases of the customers of an online shopping company via internet. In this way, it is aimed to minimize customer churn during online shopping.
In the study, the data set that became meaningful by using data mining techniques was supported by intelligent optimization techniques. In this way, it is aimed to determine the customer churn rate by examining the factors affecting the intention of the customers to purchase in electronic environment.
Firstly, the data set was made meaningful in accordance with the data mining process. New data sets were obtained by applying correlation, information gain and gain ratio attribute selection algorithms on the data set. The new data sets obtained were compared with the original size data set. Naive bayes, logistic regression, c4.5 and random forest decision tree classification algorithms were used to compare the data set. Using the feature selection algorithms for the mentioned classification algorithms, the models with the highest performance for test data were compared with the success rate and F criteria metrics.