Denim tasarımı için hissel metin madenciliği yaklaşımı
Kansei text mining approach to denim design
Yazar: TUĞÇE ZOR
Danışman: PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: En küçük kareler yöntemi = Least squares method ; Metin madenciliği = Text mining ; Müşteri odaklılık = Customer focus ; Tasarım = Design

Özet:
Tasarımcılar pazardaki gelişmeleri takip etmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için araştırma yapmak zorundadırlar. Çünkü firmaların tasarım süreçleri müşteri bilincinin artmasından etkilenmektedir. İnternet kullanımının artmasıyla birlikte müşterinin sesi firmalar için vazgeçilmez bir bilgi kaynağı haline gelmiştir. Ürün tasarımları, ürün deneyimlerinden, şikâyetlerden, ürün bilgilerinden, satın alma değişikliklerinden de etkilenmektedir. Yapılan çalışmada, metin madenciliği, kansei mühendisliği yöntemleri ve kısmi en küçük kareler regresyonu (PLSR) birlikte kullanılarak kot tasarımında yeni bir yaklaşım olarak önerilmiştir. Jean tasarım parametrelerinin belirlenmesi için internet e-alışveriş platformlarından ürün yorumları alınmıştır. İlgili kansei kelimeleri; Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) ve karar ağacı metodolojileri ile pozitif kelime gruplarından metin madenciliği algoritmaları kullanılarak belirlenmiş ve belirtilen kansei kelimeleri ile bir anket tasarlanmıştır. Ankete 16-64 yaş arası 300 kişi katılmıştır. Anket sonuçlarına göre müşteri duyguları ile kot tasarım parametreleri arasındaki ilişkiyi belirlemek için kısmi en küçük kareler regresyonu yapılmıştır. Sonuç olarak süper skinny, bel tipi orta, yıkama tipi renkli, fermuarlı, streç ve bacak boyu kırpılmış olarak müşterinin kanseisine uygun yeni bir jean tasarımı önerilmiştir

Abstract:
Designers have to do research to follow developments in the market and to increase customer satisfaction. Because the design processes of companies are affected by the increase in customer awareness. With the increase in internet usage, the voice of the customer has become an indispensable source of information for companies. Product designs are also affected by product experiences, complaints, product information, purchasing changes. In the study, text mining, cancer engineering methods and partial least squares regression (PLSR) are used together as a new approach in denim design. Product comments were obtained from internet e-shopping platforms to determine the jean design parameters. Related Kansei words; Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) and decision tree methodologies and positive word groups were identified using text mining algorithms and a questionnaire was designed with the specified Kansei words. 300 people between 16-64 years old participated in the survey. According to the survey results, partial least squares regression was performed to determine the relationship between customer sentiment and jeans design parameters. As a result, a new jean design suitable for the customer's cancer is proposed with super skinny, medium waist type, color wash type, zipper, stretch and leg length cropped.