Müşteri profili ve alışveriş davranışlarını belirlemede kümeleme ve birliktelik kuralları analizi: Perakende sektöründe bir uygulama
Bilginin öneminin yıllar boyunca artması ile verinin içindeki anlamlı ve kullanışlı bilginin çıkarılmasını sağlayan Veri Madenciliği tekniği, özellikle işletmelerin başarısı için önemli bir araç haline gelmiştir. Bu çalışmada hazır giyim perakende sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın alışveriş kayıtları ile alışverişi gerçekleştiren müşteri verileri ele alınmıştır. Analizde öncelikle "Birliktelik Kuralları Analizi" ile müşterilerin alışveriş alışkanlıkları belirlenmeye çalışılmış, daha sonra "Kümeleme Analizi" ile müşteriler, demografik özellikleri dikkate alınarak bölümlendirilmiştir.
Data Mining is a technique, which enables discovering meaningful and useful information in data has been critical factor for the success by the increase of the importance of the knowledge over the years. In this study, shopping data of a confection retail firm with the data of the owners of the shopping is handled and first of all the shopping behavior of customers are determined by using Association Rules which is one of the technique of Data Mining. After that an application is presented by dividing customers into segmentations considering their demographic spesifications by using Clustering techniques.
___
AAKER, D., 1971, Multivariate Analysis in Marketing: Theory And Application, Wadswort Publishing, California, 299.AKPINAR, H., 2000, "Veri tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği", İ.Ü.İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1), s.1-22.
ALPAYDIN, E., Z., 2000, "Veri Madenciliği - Ham Veriden Altın Bilgiye Ulaşma Yöntemleri, Bilişim 2000 Eğitim Semineri, 9.
BARBER, F.A., Thomas, R.K., 2001, Huang M.C., "Developing a Profile of LASIK Surgery Customers", Marketing Health Services. 21 (2), s: 32-36.
BERKHIN, P., 2002, Survey of Clustering Data Mining Techniques, (Çevrimiçi) http: www.ee.ucr.edu/~barth/EE242/clustering_survey.pdf, California, U.S.A.
BRIJS, T., Swinnen, G., Vanhoof, K., Wets, G., 2004, "Building an Association Rules Framework to Improve Product Assortment Decisions", Data Mining and Knowledge Discovery, 8(1), s: 7-23 .
DECKER, Reinhold, K. Monien, 2003, "Market Basket Analysis with Neural Gas Networks and Self-Organising Maps ", Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 11, s: 373-386.
FAYYAD, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., 1996, "From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases", AIMagazine, 17 (3), s: 37 .
HAIR, J.F., Black, W., Babin, T., Anderson, R., 1998, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, U.S.A., s: 473.
KOÇ, S., "Türkiye'de İllerin Sosyo-Ekonomik Özelliklere Göre Sınıflandırılmasr, Çukurova Üniversitesi Sempozyum Bildirisi, http://idari.cu.edu.tr/sempozyum/bil20.htm, 27.06.2005.
NAKİP, M., 2003, Pazarlama Araştırmaları, Seçkin Yayınevi, Ankara, S: 418
ÖZEKEŞ, S., 2003, "Data Mining Models and Application Areas", istanbul Commerce University Journal of Science, 3, s: 65-82.
ÖZER, M., 2001, "User Segmentation of Online Music Services Using Fuzzy Clustering", Omega, 29 (2), s: 193.
ÖZMEN, Ş., 2001, "İş Hayatı Veri Madenciliği Uygulamaları ile İstatistik Uygulamalarını Yeniden KeşfediyorV. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Çukurova Üniversitesi, Adana, s: 1- 6
PANDE, J.K., Analysis of Data Mining Algorithms, http://userpages.umbc.edu/%7Ekjoshil/data-mine/proj_rpt.htm#assoc_rules, 01.01.2007.
PİRAMUTHU, S., 2004, "Evaluating Feature Selection Methods for Learning in Data Mining Applications", European Journal of Operational Research, 156 (2), s: 483-494.
RAKESH, A., 1993, "Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases ", ACM SIGMOD Konferansı Bildirisi, U.S.A., s.2.
RAKESH, A., Ramakrishnan, S., 1994, "Fast Algorithms for Mining Association Rules", 20. VLDB Konferansı, Şili, s: 487-499.
SAİT, R., "Perakendeciliğin Tanımı", http://www.kobifmans.com.tr/index.php, 31.12.2005.
SAS Institute Inc., 2009, The Data Mining Challenge: Turning Raw Data Into Business Gold, www.sas.com/software/data_mining.
SİLAHTAROĞLU, G., 2008, Kavram ve Algoritmalarıyla Temel Veri Madenciliği, Papatya Yayıncılık, İstanbul.
TAN, P.N., Steinbach, M., Kumar, V., 2005. Introduction to Data Mining, Addison Wesley, s.332.
- ISSN: 1302-4221
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 1975
- Yayıncı: İstanbul Üniv. İşletme Fak. İletme İktisadı Enst.
Sayıdaki Diğer Makaleler
MEHPARE TİMOR, Ayşegül EZERÇE, U. Tuğba GÜRSOY
Kredi kartları pazarında ortaklaşa rekabet stratejisi: Advantage kredi kartı üzerine bir araştırma
Yunus DEMİREL, Nurzahit KESKİN, Hayri ÜLGEN, UĞUR YOZGAT, TÜRKER BAŞ
Turkish banking industry and a study on the financial assets of the Turkish banking corporations