@article{article_301580, title={Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları ve İkinci El Otomobil Piyasası Üzerine Bir Uygulama}, journal={Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi}, volume={7}, pages={45–58}, year={2017}, author={Özçalıcı, Mehmet}, keywords={Data mining,apriori algorithm,second-hand car,association rules,network graphs,web scraping}, abstract={<p>İkinci el piyasada devredilen otomobil sayısı her geçen yıl artmaktadır. Bu durum ikinci el araç piyasasının detaylı bir </p> <p>şekilde incelenmesini zorunlu kılmaktadır. Yeni geliştirilen analizler ve yığınla toplanabilen veri setleri yardımıyla ikinci el </p> <p>araç piyasasının işleyiş mekanizmasına ilişkin faydalı bilgiler ortaya çıkabilmektedir. Çalışmanın amacı, ikinci el araçlara </p> <p>ilişkin verilerin bulunduğu bir veri tabanını birliktelik kuralları ile incelemektir. Birliktelik kuralları bir arada gözlenen </p> <p>özelliklerin belirlenmesinde başarıyla kullanılmaktadır. Bu çalışma için, 2016 yılının Temmuz ayında ve Ağustos ayının </p> <p>ilk üç haftasında ikinci el otomobil ilanlarının yer aldığı bir siteden 211109 adet otomobile ait 73 adet değişken web </p> <p>kazıma tekniği ile bir araya getirilmiştir. Birliktelik kurallarının oluşturulabilmesi için veri setinin mantıksal (boolean) </p> <p>değişkenlerden oluşması gerekmektedir. Sayısal değişkenler, dağılımları göz önünde bulundurulmak üzere mantıksal </p> <p>yapıya çevrilmiştir. Çalışmada apriori algoritması ile oluşturulan birliktelik kuralları ağ grafiği yardımı ile görselleştirilmiştir. </p> <p>Çalışma sonunda “dizel araçlar az yakar, fazla hız yapamazlar, torkları yüksektir; yeni ve pahalı araçların vergisi </p> <p>yüksektir” gibi kurallar oluşturulmuştur. Çalışmanın sonuçları ikinci el araç piyasasında işlem yapan taraflar için yol </p> <p>gösterici nitelikte bilgiler içermektedir. </p> <p> <br /> </p>}, number={1}, publisher={Ordu University}