Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları ve Bir Satış Analizi Uygulaması

Today’s highly developed computer technology helps to accumulate large amounts of data in enterprises. Making appropriate marketing decisions on time can be succeded with the help of the analysis of these data. That is why, robust tools such as data mining are needed. Decision trees is one of the data mining methods which is used widely and efficiently in prediction. In this paper, a sales analysis that includes the customers’ sales transactions of an enterprise in detail, is aimed. C&RT decision tree technique is used for the sales prediction model. The results of the model are important from the marketing perspective because they will help to increase the efficiency of the strategies. 

Günümüzün gelişmiş bilgisayar teknolojisi işletmelerde veri yığınları oluşturmaktadır. Stratejik pazarlama kararlarının doğru ve zamanında alınabilmesi, bu verilerin en iyi şekilde analiz edilebilmesi ve anlamlı hale getirilmeleri ile mümkündür. Bu nedenle, bunu sağlayacak veri madenciliği gibi güçlü araçlara ihtiyaç vardır. Veri madenciliği ile tahmin modellerinin oluşturulmasında en yaygın ve etkin olarak kullanılan yöntemlerden biri karar ağaçlarıdır. Bu çalışmada, ele alınan bir perakendeci işletme için işletmenin müşterilere göre kişiselleştirilmiş satış hareketlerini içeren veri tabanından yararlanarak ayrıntılı ve göreceli ölçüm sonuçlarını içeren bir satış analizi amaçlanmaktadır. Oluşturulacak sınıflama tipi satış tahmin modeli için C&RT karar ağacı tekniğinden yararlanılmaktadır. Söz konusu modelden ayrıntılı satış değerleri, müşterilerin satın alma davranışı profilleri ile birlikte elde edilebileceğinden işletmenin pazarlama stratejilerinin etkinliği de arttırılabilecektir