An Application in SPSS Clementine Based on the Comparison of Association Algorithms in Data Mining

Yıl 2016, Cilt: 4 Sayı: Special Issue-1, 234 - 238, 26.12.2016

Seren Sezen Karalök Süleyman Ersöz Adnan Aktepe

Öz

Data mining is the
process of acquiring information form large data pools. In this study,
associate analysis method is used.  The
application and comparisons are found by using 3 different algorithms from SPSS
Clementine which is a data mining software. In this study, the results are
varied because different associate methods are applied on. Therefore, new
findings are obtained.  Consequent to
this, it will lead us to new strategies to develop for customers in Market Basket
Analysis. This study is done by using a big supermarket data. Results are
compared and reported for every each of 3 different algorithms. 

Anahtar Kelimeler

Data Mining, Association Analysis, SPPS Clementine, Market Basket Analysis

Kaynakça

• [1] Döşlü, A. (2008). Veri Madenciliğinde Market Sepet Analizi ve Birliktelik Kurallarının Belirlenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
• Ay, D., ve Çil, İ., The Use Of Association Rules in Store Layout Planning at Migros Türk A.ş.. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 21(2), 14-29, 2008.
• ALAGÖZ, Ali, Serdar ÖGE, and Metehan ORTAKARPUZ (2014) " The Relationship of Data Mining, as a Business Intelligence Technology, with the Accounting Information System." Selcuk University Social Sciences Institute Journal 32.
• Irmak, Sezgin, Can Deniz Köksal, and Özcan Asilkan (2012)." Predicting Future Patient Volumes of The Hospitals By Using Data Mining Methods." International Journal of Alanya Faculty of Business, 4.1.
• BAYKAL, Abdullah. (2006)," Application Fields of Data Mining." DÜ Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi 7 : 95-107.
• Albayrak A., Yılmaz Ş. (2009), “DATA MINING: DECISION TREE ALGORITHMS AND AN APPLICATION ON ISE DATA” , Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, C.14, S.1 s.31–52.
• İçeli N. (2012), Veri Madenciliği Yöntemi ile Divriği Nuri Demirdağ Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Temel Bilgisayar Dersine Ait Başarı Analizi Uygulaması” MBD, 1(1): 18 – 37
• Timor, M., and U. T. Şimşek.(2008),"Veri Madenciliğinde Sepet Analizi ile Tüketici Davranışı Modellemesi." Yönetim, 19 (59): 3-10.
• YILDIRIM, Pınar, Mahmut ULUDAĞ, and Abdülkadir GÖRÜR (2008), "Hastane Bilgi Sistemlerinde Veri Madenciliği." Çanakkale On Sekiz Mart Üniversitesi Akademik Bilişim.
• Liao, Shu-Hsien, and Yin-Ju Chen. (2004),"Mining customer knowledge for electronic catalog marketing." Expert Systems with Applications 27.4: 521-532.
• Ekim U. (2011),, “EDUCING OF ASSOCIATION RULES FROM STUDENTS DATABASE USING DATA MINING ALGORITHMS” , Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.
• ATILGAN, E. (2011),"Karayollarında Meydana Gelen Trafik Kazalarının Karar Ağaçları ve Birliktelik Analizi İle İncelenmesi." Hacettepe Üniversitesi Istatistik Anabilimdalı Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi
• İnce, Ali Rıza, and Mehmet Ali Alan. (2014)," A STUDY OF UTILIZING DATA MINING ON PRODUCT PORTFOLIO PLANNING " LAÜ Sosyal Bilimler Dergisi 5.2.
• Doğrul G., Akay D., Kurt M., (2015).” ANALYSIS OF TRAFFIC ACCIDENTS BY RULES OF ASSOCIATION”, syf. 265-284
• Köse, Y. (2015), “Değerli Müşterilerde Ürün Kategorileri Arasındaki Satış İlişkilerinin Veri Madenciliği Yöntemlerinden Birliktelik Kuralları Ve Kümeleme Analizi İle Belirlenmesi Ve Ulusal Bir Perakendecide Örnek Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı.
• Kırtay, S. H., Ekmekçi, N., Halıcı, T., Ketenci, U., Aktas, M. S., & Kalıpsız, O., “Pazar Sepeti Analizi içinOrneklem Olusturulması ve Birliktelik KurallarınınÇıkartılması”,Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Elektrik-Elektronik Fakültesi Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul AR-GE Merkezi, Cybersoft, İstanbul
• Gülce A. (2010), “Veri Madenciliğinde Apriori Algoriltması ve Aprioari Algoritmasının Farklı Veri Kümelerinde Uygulanması” , Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• ULAŞ M.A., ALPAYDIN E., SÖNMEZ N., ve KALKAN, A. (2001),” Market Basket Analysis for Data Mining”, Bilişim Zirvesi 2001, TBD 18. Bilişim Kurultayı, 4-7 Eylül, İstanbul.
• DURDU, M. (2012). Applicatıon of data mining in customer relationship management market basket analysis in a retailer store (Doctoral dissertation, DEÜ Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Ceylan Z. (2014)., “Veri Madenciliği Teknikleri İle Raf Düzenleme Ve Bir Vaka Çalışması.”, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı.
• Bayram, O, (2014), “Birliktelik Analizi Ve Bir Uygulaması “, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı.
• Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco.
• Shekhar, S., Vatsavai, R. R., & Celik, M. (2008). Spatial and spatiotemporal data mining: Recent advances. Data Mining: Next Generation Challenges and Future Directions.
• Erpolat, S. (2012). Comparison of Apriori and FP-Growth Algorithms on Determination of Association Rules in Authorized Automobile Service Centres, Cilt/Vol.: 12 - Sayı/No: 1 (151-166).
• Clementine® 12.0 User’s Guide (2007)