Apriori algoritması ile müşteri bazlı market sepet analizi ve ürün satış tahmini
Customer based market basket analysis with apriori algorithm and product sales forecast
Yazar: FURKAN ÖZTEMİZ
Danışman: PROF. DR. SERDAR ETHEM HAMAMCI
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Veri madenciliğinin yaygın kullanımı ve gelişmesi ile büyük veri yığınları
içerisinden anlamlı örüntüler çıkarmayı mümkün kılmıştır. Birçok sektör veri madenciliği
yöntemlerini kendi verileri üzerinde aktif olarak kullanmıştır. Bu tez çalışmasında
perakende sektörüne ait yüksek miktardaki satış verilerinin analizi yapılmıştır. Analiz
işleminin temel amacı müşteri memnuniyetini sağlamak, firmaya olan bağlılığı artırmak,
firma satış grafiğini yükseltmektir. Müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik
kurallarının tespit edilmesi ile bu kuralların temsil ettikleri müşteri kitlelerinin belirlenmesi
sağlanmıştır. Böylece firmanın tek bir kampanya yaparak müşterileri genellemesi yerine
çok sayıda kampanya oluşturarak az sayıda ürünü doğru müşterilere sunması sağlanmıştır.
Bu özel kampanyalar ile müşterilerin kendilerini daha özel hissetmeleri ve firmaya olan
bağlılıklarının artırılması hedeflenmiştir. Birliktelik kuralı yöntemleri uygulanarak elde
edilen analiz sonuçları neticesinde müşteriler için hazırlanan kampanyalarda sunulan
ürünlere ait satış miktarı tahminleri yapay sinir ağları yöntemi ile yapılmıştır. Bu sayede
kampanyanın müşteriler tarafından ne kadar ilgi göreceği hakkında önemli bilgiler elde
edinilmiştir. Bu analiz sürecinde verilerin sistemli bir şekilde kayıt altına alınması ve
analize uygun hale getirilmesi işlemi MSSQL Server veri tabanı sistemi üzerinden
yapılmıştır. Birliktelik kurallarının oluşturulması için R programlama dili ve R Studio
geliştirme ortamı kullanılmıştır. Yöntem olarak oldukça popüler olan apriori algoritması
tercih edilmiştir. YSA kullanılarak gerçekleştirilen tahmin işleminde ise MATLAB
kullanılmıştır. Elde edilen birliktelik kurallarını temsil eden müşterilerin tespit edilmesinde
gösterge panelleri tasarlanarak sonuçların daha kolay ve daha anlaşılır bir yapıya
kavuşması sağlanmıştır.

Abstract:
The popularisation and the improvement of data mining have enabled to attain
significant patterns from ample data stacks. Numerous sectors have applied data mining
methods on their data vigorously. In this study, a large number of sales data related to the
retail industry were analyzed. We can state that the main purposes of analysis are to meet
the customer satisfaction, to deepen commitment to the company, to raise the company's
sales chart. By determining the association rules between the products bought by the
customers, it was provided to identify the customer groups representing these rules. By
this means, the company is provided to offer a few products to the right customers by
organising numerous campaigns instead of generalising the customers by launching a
single campaign. These special campaigns are aimed to get the customers feel special and
to increase their commitment to the company. As a result of the analysis obtained from
association rule methods, sales amount estimations of the products presented in the
campaigns prepared for the customers were done through artificial neural networks. So
substantial information were obtained about the extent of the customer interest to the
campaign. In this analysis process, recording of the data systematically and bringing them
in compliance with the analysis were carried out via MSSQL Server Database System. To
establish the associatin rules, R programing language and R Studio setting were used. A
priori algorithm was preferred as the method. In the estimation process carried out by
applying YSA MATLAB was used. For determinig customers who represent the
association rules dashboards were designed and the results are provided to have an easier
and more comprehensible form.