Günümüzde
teknolojinin hızlı gelişimi ile bilinçlenen ve sorgulamaktan kaçınmayan
tüketiciler, şikâyetlerini işletmelere iletme süreci içine girmektedirler. Bu
çalışmada İzmir ilinin sınırları içerisinde yer alan 92 adet otele ilişkin
şikâyetlerin veya tavsiyelerin yapıldığı web sitesinden otellere yapılan yorumları
çekerek MySQL veri tabanına kaydedilmesini sağlayan PHP bot yazılımı
gerçekleştirilmiştir. Matlab ortamında geliştirilen veri madenciliği
yöntemlerinden biri olan veri görselleştirme yöntemi kullanılarak verinin
analizi gerçekleştirilmiştir. Spring Tool Suite ortamında aranan anahtar kelime
en çok hangi otelde kullanılmış, her otelin veri analiz (grafik) sonuçlarının
gösterildiği web uygulaması oluşturulmuştur. Geliştirilen bu uygulamayla
müşteriler her otele yapılan sayısız yorumları tek tek okumak zorunda kalmadan
otelin öne çıkan özelliklerini öğrenebileceklerdir. Müşteriler hem zaman
tasarrufu sağlamış hem de otel hakkında önceden fikir sahibi olmuş olacaktır.
İşletme sahipleri de müşteri taleplerini göze alarak hizmetlerini
geliştirebilecektir.
Today consumers, who are conscious of the rapid development of technology and who do not abstain from questioning, are in the process of communicating their complaints to institutions. In this study, PHP bot software was implemented which enables to record into MYSQL database by pulling comments from the web site where complaints and recommendations were made about the 92 hotels locating within the borders of İzmir. Data analysis was performed using data visualization method which is one of the data mining methods developed in Matlab stage. In the Spring Tool Suite environment, a web site was created that shows the data analysis (graphic) results of each hotel to find out which hotel was mostly used. With this application developed, customers will be able to read the numerous comments of each hotel individually and learn about the highlights of the hotel. The customers both have saved time and have already had an idea about the hotel. Business owners will be able to improve their services by receiving customer requests
Hotel preference Data mining Travel behavior Emerging pattern mining
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Sayı: 14 |