Veri madenciliği ve karmaşık ağ analizi teknikleriyle satın alma siparişi verilerinin analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-6393-4455en_US
dc.contributor.advisorTunalı, Volkan
dc.contributor.authorŞentürk, Muhammet
dc.date.accessioned2024-07-12T22:28:55Z
dc.date.available2024-07-12T22:28:55Z
dc.date.issued2020en_US
dc.date.submitted2020-03en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractGünümüzde şirketlerin büyüyen veritabanlarını, veri madenciliği ve karmaşık ağ analizi yöntemleri kullanarak analiz etmek kolay bir hal almıştır. Bu çalışmada kurumsal iki firmanın satınalma verileri iki farklı yöntem ile incelenmiştir. İlk yöntem; veri madenciliği başlığı altında anılan birliktelik kuralıdır. Burada, birlikte satın alınan ürünler birliktelik kuralı alt başlıkları olan sepet analizi yöntemi ve Apriori Algoritması uygulanarak incelenmiştir. Sepet analizi yönteminde yaygın olarak alınan ürünler ile en çok alınan ürün kümelerinin tespiti yapılmıştır. İkinci yöntem ise; karmaşık ağ analizi yöntemidir. Analiz ölçütlerinin kullanılması durumunda getireceği faydaların incelenmesi ve karşılaştırılmalı şekilde sunulması için faydalı bir analiz yapısına ulaşılması amaçlanmıştır. Bu çalışmada öncelikle elde edilen veriler içinden kirli veri olarak tarif edilen veriler ihmal edilmiş ve karmaşık ağ analizine uygun hale getirilmiştir. Sonrasında ise ağ modellenmesi yapılmıştır. Ağ analizi başlığı altında; görsel analiz, merkezilik analizi, topluluk analizi ve yapısal analiz yapılmıştır. Yapısal analizde de, satınalma ağının gerçek hayat ağlarına ait olup olmadığı rassal ağ ile karşılaştırılarak yapılmıştır. Son olarak ise sepet analizi raporlarında ön plana çıkmakta olan, madde kodlarının merkezilik analizi sonuçlarındaki değerleri incelenmiştir.en_US
dc.description.abstractNowadays, it became easier to analyze companies' growing databases using data mining and complex network analysis methods. In this study, the purchasing data of two corporate firms were examined by two different methods. The first method is the association rule referred to under data mining. In this part, the products purchased together were examined by applying the basket analysis method and the Apriori Algorithm which they are subheadings of the association rule. In the basket analysis method, the most commonly purchased products and the most frequently purchased products were determined. The second method is a complex network analysis method. In the case of using analysis criteria, it is aimed to create a useful analysis format in order to examine the benefits and present them in a comparative way. In this study, first of all, the data described as dirty data were annihilated and made suitable for complex network analysis. Then, network modeling was performed. Under the title of network analysis, visual analysis, centrality analysis, community analysis and structural analysis were performed. In the structural analysis, it has been determined whether the purchase network belongs to real life networks or not by comparison with the random network. Finally, the values of the item codes that come to the forefront in basket analysis reports in the results of central analysis are examined.en_US
dc.identifier.citationŞentürk, M., (2020). Veri madenciliği ve karmaşık ağ analizi teknikleriyle satınalma siparişi verilerinin analizi / Analysis of purchase order data by data mining and complex network analysis techniques (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/11824
dc.institutionauthorŞentürk, Muhammeten_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.snmzKT1862en_US
dc.subjectBirlikte satınalınan ürünleren_US
dc.subjectSepet analizien_US
dc.subjectApriorien_US
dc.subjectKNIMEen_US
dc.subjectKarmaşık ağ analizien_US
dc.subjectGephien_US
dc.subjectThe products purchased togetheren_US
dc.subjectBasket analysisen_US
dc.subjectApriorien_US
dc.subjectKNIMEen_US
dc.subjectComplex network analysisen_US
dc.subjectGephien_US
dc.titleVeri madenciliği ve karmaşık ağ analizi teknikleriyle satın alma siparişi verilerinin analizien_US
dc.title.alternativeAnalysis of purchase order data by data mining and complex network analysis techniquesen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Muhammet_Şentürk_181402106.pdf
Boyut:
3.34 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu