TÜKETİCİLERİN ÇEVRİM İÇİ YEMEK SİPARİŞİ MEMNUNİYETİNİN VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARIYLA SINIFLANDIRILMASI VE PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI
CLASSIFICATION OF CONSUMERS' ONLINE FOOD ORDERING SATISFACTION WITH DATA MINING ALGORITHMS AND COMPARISON OF THEIR PERFORMANCE
Yazar: Can, Şengül
Dergi: International Review of Economics and Management, Vol. 12 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Econometric and Statistical Methods ; Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler ; data mining,classification,naive bayes,multilayer perceptron ; veri madenciliği,sınıflandırma,naive bayes,multilayer perceptron

Veri madenciliği tekniklerinden olan sınıflandırma algoritmaları sağlık, finans, telekomünikasyon, sigorta, pazarlama ve eğitim gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu çalışma ile sınıflandırma algoritmalarından naive bayes ile yapay sinir ağı algoritmalarından multilayer perceptron algoritmaları kullanılarak sınıflandırma yapılmıştır. Yapılan literatür incelemesinde genellikle sınıflandırma algoritmalarının kendi içlerinde performans kıyaslaması yapıldığı görülmüştür. Sınıflandırma için online yemek siparişi veri seti kullanılmıştır. Veri seti 9 demografik nitelik içeren 388 adet veriden oluşmaktadır. Naive bayes ile yapılan demografik sınıflandırma sonuçlarına göre online yemek siparişi olumlu geribildirim tahmin oranlarının kadın, bekar, öğrenci, herhangi bir düzenli geliri olmayan ve siparişi zamanında teslim edilen özelliğe sahip bireylerde daha yüksek olduğu görülmüştür. Algoritma sınıflandırma performansları incelendiğinde Naive Bayes algoritması 388 verinin 323’ünü (%83,24) doğru sınıflandırırken, Multilayer Perceptron algoritması ise 388 verinin 329’unu (%84,79) doğru sınıflandırdığı görülmüştür. Algoritmaların hata oranlarında da multilayer perceptron algoritmasının daha düşük hata oranlarına sahip olduğu görülmüştür. Elde edilen bulgular sınıflandırma uygulamalarında yapay sinir ağı temelli algoritmaların da başarılı sonuçlar verdiği yönündedir.

Classification algorithms, one of the data mining techniques, are used in many fields such as health, finance, telecommunications, insurance, marketing and education. In this study, naive bayes, one of the classification algorithms, and multilayer perceptron algorithms, one of the artificial neural network algorithms, were used for classification. In the literature review, it was observed that classification algorithms are generally compared in terms of their performance. Online food ordering dataset was used for classification. The dataset consisted of 388 data with 9 demographic attributes. According to the results of demographic classification with naive bayes, it was seen that the prediction rates of positive feedback for online food ordering are higher for individuals who are female, single, student, do not have any regular income and whose order is delivered on time. When the algorithm classification performances were analyzed, it was seen that the Naive Bayes algorithm correctly classified 323 out of 388 data (83.24%), while the Multilayer Perceptron algorithm correctly classified 329 out of 388 data (84.79%). The error rates of the algorithms also showed that the multilayer perceptron algorithm had lower error rates. The findings obtained indicate that artificial neural network based algorithms also provide successful results in classification applications.