Association Rules Analysis with R Programming: Analyzing Customer Shopping Data with Apriori and Eclat Algorithms

Abstract

Data mining is the process of extracting meaningful information from big data sets. Data mining technique, which is widely used, has been applied to an e-commerce website in this study. In this study, it is aimed to obtain the profiles of people who shop online and to determine which e-commerce sites they use together. For this purpose, Association rules analysis is applied. Support, confidence and lift ratios and ranking of both web sites and product categories that consumers make purchases are performed. R programming language is used in the application and the results of the analysis are obtained with Apriori and Eclat algorithms.

Keywords

• Association rules,Apriori,Eclat,R Programming,e-commerce,Data mining

R Programlama ile Birliktelik Kuralları Analizi: Tüketicilerin İnternet Üzerinden Yaptıkları Alışveriş Verisinin Apriori ve Eclat Algoritmalarıyla İncelenmesi

Öz

Veri madenciliği büyük veriden anlamlı bilgi çıkarma sürecidir. Çok yaygın uygulama alanı bulan veri madenciliği tekniği bu çalışmada bir e-ticaret web sitesine uygulanmıştır. Bu çalışmada internet üzerinden alışveriş yapan kişilerin profillerinin elde edilmesi ve hangi e-ticaret sitelerini bir arada kullandıklarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Birliktelik kuralları analizi uygulanmıştır. Destek, güven ve kaldıraç oranları ile hem web sitelerinin hem de tüketicilerin satın alma işlemi gerçekleştirdiği ürün kategorilerinin sıralama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Uygulamada R programlama dili kullanılmış, analiz sonuçları Apriori ve Eclat algoritmaları ile elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Birliktelik kuralları,Apriori,Eclat,Veri Madenciliği,R Programlama,e-ticaret

References

1. Akpınar, H. (1998). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği, İ.Ü. İşletme Fakültesi Yayını, 6.
2. Akpınar, H. (2014). Data:Veri Madenciliği, Veri Analizi, Papatya Yayıncılık Eğitim, 70.
3. Alpaydın, E. (2000). Zeki Veri Madenciliği, Bilişim 2000 Eğitim Semineri, 9.
4. Bilgiç, E. (2019). R Programlama Dili İle Pazar Sepet Analizi: Muş İl Merkezindeki BirSüpermarkette Tüketicilerin Satın Alma Davranışlarının Tespiti Üzerine Bir Uygulama, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (3), 89-97.
5. Budak, V.Ö., Kartal, E. & Gülseçen, S. (2018). Site-içi Aramalar ve Apriori Algoritmasıyla WebSitesi Ziyaretçilerinin İhtiyaç Tespitine Yönelik Bir Örnek Olay İncelemesi, Bilişim Teknolojileri Dergisi, 11 (2), 211-222.
6. Dalkılıç, F., & Aydın, Ö. (2017). Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler FakültesiÖğrencilerinin Devamsızlık Davranışlarını Etkileyen Faktörler, Yükseköğretim ve Bilim Dergisi, 7 (3), 546-553.
7. Demirok, Y. (2018). Birliktelik Kuralı Yöntemleri ile E-Ticaret Satışlarının Analizi. MaltepeÜniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
8. Gürsoy, U.T. (2009). Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi. Pegem Akademi, 50.

9. Ilham, A. v.d. (2018). Market Basket Analysis Using Apriori and FP-Growth for AnalysisConsumer Expenditure Patterns at Berkah Mart in Pekanbaru Riau, In Journal of Physics: Conference Series, 1114 (1), 012131.
10. Özçalıcı, M. (2017). Veri Madenciliğinde Birliktelik Kuralları ve İkinci El Otomobil PiyasasıÜzerine Bir Uygulama, ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi (ODÜSOBİAD), 7(1), 45-58.
11. Öztemiz, F., & Hamamcı, S.E. (2016). R Programlama Dili ve Apriori Algoritması KullanılarakMarket Sepet Analizi. International Artifical Intelligence and Data Processing Symposium '16, Malatya, Turkey.
12. Sağın, A. N., & Ayvaz, B. (2018). Determination of Association Rules with Market BasketAnalysis: Application in the Retail Sector, Southeast Europe Journal of Soft Computing, 7(1).
13. Sarvari, P. A., Ustundag, A., & Takci, H. (2016). Performance Evaluation of Different CustomerSegmentation Approaches Based On RFM And Demographics Analysis, Kybernetes, 45(7), 1129-1157.
14. Solnet, D., Boztug, Y., & Dolnicar, S. (2016). An Untapped Gold Mine? Exploring the Potentialof Market Basket Analysis to Grow Hotel Revenue, International Journal of Hospitality Management, 56, 119-125.
15. Sözen, E., Bardak, T., Peker, H. & Bardak, S. (2017). Apriori Algoritması Kullanılarak MobilyaSeçiminde Etkili olan Faktörlerin Analizi, İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi, 6 (3), 679-684.
16. Yen, S., & Lee Y. (2006). An Efficient Data Mining Approach for Discovering InterestingKnowledge from Customer Transactions, Expert Systems with Applications, 30 (4), 650-657.