Birliktelik kuralları algoritmalarının otomotiv sektörü verileri üzerinde spmf ve weka ile performans analizi
Performance analysis of association rules algorithms on automotive industry data with spmf and weka
Yazar: MELİH NAİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Veri Madenciliği (VM), herhangi bir veri kümesi üzerinde yer alan mevcut verilerin
analiz edilerek anlamlı çıkarımlarda bulunulabilmesi veya gelecekte oluşabilecek verileri
teknik yöntemler ile tahmin etmeyi sağlayan bir bilim dalıdır. Bu tahmin veya çıkarımlara
dayalı bilgisayar destekli karar verme mekanizmalarının geliştirilmesine katkıda bulunur.
Hızla gelişmekte olan teknoloji ile birlikte toptan ve perakende sektöründe hizmet veren
şirketler artık verilerini çok daha hızlı, kolay ve düşük maliyetler ile
saklayabilmektedirler. Şirketlerde gün içerisinde gerçekleştirilen tüm işlemler (satış, cari
kart, faturalama vb.), gün sonunda birleşerek büyük veri kümelerini oluşturmaktadır. Gün
geçtikçe hızlı bir şekilde katlanarak boyutu artan bu veri kümelerinden hem şirketler için
hem de müşteriler için bir takım faydalı çıkarımlar elde etmek mümkündür. Bu aşamada
bahsi geçen çıkarımları yapabilmek için veri madenciliğinden faydalanılmaktadır. Bu
çalışmada Türkiye'nin birçok bölgesine araç bakım ürünleri satmakta olan bir şirkete ait
veri kümesine, Veri Madenciliği Pazar Sepet Analizi Birliktelik Kuralı Algoritmalarından
en güncel 11 algoritma uygulanmış ve birlikte satışı yapılan ürünlere ait kurallar tespit
edilmiştir. Belirlenen kurallar sayesinde ilgili şirket için, satış ve pazarlama stratejilerinin
yeniden belirlenmesi, depolama alanlarının verimli bir şekilde revize edilmesi,
müşterilere ve bölgelere uygun satış kampanyalarının oluşturulması sağlanabilecektir.
Tez çalışmasında öncelikle en çok kullanılan iki algoritma olan Apriori ve FP-Growth
algoritmaları hem WEKA hem de SPMF'de farklı destek değerleri için ayrı ayrı
çalıştırılmış ve her iki programın performans değerleri grafiksel olarak kıyaslanmıştır.
SPMF'nin WEKA'ya göre daha başarılı olduğu görüldükten sonra işlemlere bu yazılım
ile devam edilmiş ve ilgili veri kümesi üzerinde 11 güncel birliktelik kuralı
algoritmalarının çalışma zamanı, çalışma esnasında kullandığı toplam bellek, ilgili
algoritmalar için çıkarılan kural sayısı SPMF programında hesaplanmış ve aynı zamanda
bu çıkarımlar farklı destek değerleri için grafiksel olarak birbirleriyle karşılaştırılmıştır.
Sonuç olarak SPMF yazılımında gerçekleştirilen uygulama neticesinde, dEclat_bitset
algoritması 6 aylık ve 12 aylık veri kümesi için en verimli performansı göstermiştir.
Ancak 22 aylık veri kümesinde 0.7 ve 0.3 destek değerleri için Eclat algoritmasının en
verimli algoritma olduğu söylenebilir; diğer yandan dEclat_bitset, 22 aylık veri
kümesinde 0.3 ve 0.1 destek değerleri için en verimli algoritmadır.

Abstract:
Data Mining is a branch of science that enables the analysis of existing data on any data
set to make meaningful inferences or to predict future data with technical methods. This
contributes to the development of computer-aided decision-making mechanisms based on
predictions or inferences. With the rapidly developing technology, companies serving in
the wholesale and retail sector can now store their data much faster, easier and with lower
costs. All transactions performed during the day (sales, current card, invoicing, etc.) in
the companies combine at the end of the day to form big data sets. It is possible to derive
some useful inferences both for companies and customers from these data sets which are
rapidly increasing in size. At this stage, data mining is used to make the inferences

mentioned. In this study, Turkey's many regions of car care products to sell at a company-
owned data set, Data Mining Market Basket Analysis Association Rule algorithms latest

11 algorithm is applied and the rules of the products made in conjunction sale have been
identified. Thanks to these rules, it is possible to redefine sales and marketing strategies
for the related company, to revise the storage areas efficiently, and to create sales
campaigns suitable for customers and regions. In this thesis, Apriori and FP-Growth
algorithms, which are the two most commonly used algorithms, were run separately for
different support values in both WEKA and SPMF and the performance values of both
programs were compared graphically. After the SPMF was found to be more successful
than WEKA, the operations were continued with this software and the working time of
the 11 current association rules algorithms on the relevant data set, the total memory used
during the run, the number of rules issued for the relevant algorithms were calculated in
the SPMF program. the inferences were compared graphically for different support
values. As a result of the application performed in SPMF software, dEclat_bitset
algorithm showed the most efficient performance for 6 months and 12 months dataset.
However, it can be said that Eclat algorithm is the most efficient algorithm for support
values of 0.7 and 0.3 in the 22-month dataset; on the other hand, dEclat_bitset is the most
efficient algorithm for support values of 0.3 and 0.1 in the 22-month dataset.