Veri bilimi ve makine öğrenmesi makine öğrenmesi teknikleri ile perakende sektöründe ürün öneri sistemi
Product recommendation system in the retail sector with data science and machine learning techniques
Yazar: BEYZA BALTACI
Danışman: DOÇ. DR. ERSİN NAMLI
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, perakende sektöründe ürün önerisi yapmak amacıyla veri bilimi ve
makine öğrenmesi teknikleri incelenmiştir. Bu amaç doğrultusunda, Apriori algoritması,
Yinelemeli Sinir Ağları ve Grafik Tabanlı Analiz yöntemleri kullanılmıştır. Tez kapsamında,
örnek bir hediye mağazası veri setinde ve daha sonra bir gerçek hayat verisi uygulaması olarak
perakende veri seti üzerinde bu yöntemlerin performansları detaylı bir şekilde
değerlendirilmiştir.
Yapılan analizler sonucunda, her bir yöntemin farklı avantaj ve dezavantajları olduğu
tespit edilmiştir. Apriori algoritması, veri setlerinde basit ve anlaşılır kurallar oluşturma
açısından önemli bir avantaj sunarken RNN'ler uzun süreli kullanıcı davranışlarını anlamada ve
zaman serisi verileri üzerinde tahmin yapmada etkilidir. GBA ise ilişkilerin görselleştirilmesi,
toplulukların oluşturulması ve karmaşık ilişkilerin analizi gibi konularda öne çıkmaktadır.
Örnek veri setinde ve gerçek hayat uygulamasında yapılan çalışmalarda, yönteme karar
verirken bu kararda, veri setinin boyutu ve özelliklerinin oldukça etkili olduğu görülmüştür.
Python yazılım dili kullanılarak yapılan veri analizinde ve veri görselleştirmelerinde sonuçlar
kolay okunabilir olmuştur ve teknolojiye uyum açısından hız kazandırmıştır.
Bu çalışmanın sonuçları, perakende sektöründe kişiselleştirilmiş ürün önerisi yapma
sürecine katkı sağlayacak önemli bulgular sunmaktadır. Satış oranlarını artırmak ve aynı
zamanda müşteri memnuniyetini artırmak için Apriori algoritması, RNN ve GBA
yöntemlerinden uygun olanı seçmek veri analizi ve veri özelliklerini iyi anlamak ile
mümkündür. Bu veri analizinde Python gibi teknolojiye uyumlu araçlar kullanmak çalışmayı
hızlandırmaktadır.

Abstract:
In this thesis, data science and machine learning techniques were examined to generate
product recommendations in the retail sector. To achieve this, methods such as the Apriori
algorithm, Recurrent Neural Networks (RNN), and Graph Based Analysis (GBA) were utilized.
The performance of these methods was evaluated in detail on an example dataset from a gift
shop and subsequently on a real-life retail dataset.
While the Apriori algorithm offers a significant advantage in terms of creating simple
and understandable rules in data sets, RNNs are effective in understanding long-term user
behavior and making predictions on time series data. GBA stands out in subjects such as
visualization of relationships, creation of communities and analysis of complex relationships.
In studies conducted on the sample data set and real-life application, it was observed that the
size and features of the data set were quite effective in deciding on the method. In data analysis
and data visualizations performed using the Python programming language, the results were
easy to read and accelerated in terms of adaptation to technology.
The results of this study provide significant insights that contribute to the process of
making personalized product recommendations in the retail sector. Choosing the appropriate
one among the Apriori algorithm, RNN and GBA methods to increase sales rates and at the
same time increase customer satisfaction is possible with a good understanding of data analysis
and data features. Using technology-compatible tools such as Python in this data analysis
accelerates the work.