Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
461699		Veri madenciliğinde birliktelik yöntemleri ve müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama / Association methods in data mining and an application related to customer relationship management Yazar:GÖKÇE KARAHAN ADALI Danışman: PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN Yer Bilgisi: İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2017 147 s.
Bu tez çalışmasında, birliktelik kurallarına ait algoritmalar kullanılarak, müşterilerin birlikte satın almayı tercih ettikleri ürünler tespit edilerek, müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti elektrik sektöründe faaliyet gösteren bir firmadan temin edilmiştir. Veri analizi süresince CRISP-DM modeli takip edilmiştir. Veri 2014-2015 yıllarını içeren veri seti üzerinde birliktelik kuralları algoritmalarından Apriori, Eclat ve NBMiner uygulanarak farklı modeller oluşturulmuştur. Her iki yıla ait sonuçlar ve modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Veri analizleri R programlama dili ile gerçekleştirilmiştir. Kodların gerçekleştirilmesinde RStudio geliştirme ortamından yararlanılmıştır. En uygun performansı gösteren Apriori algoritmasından elde edilen model Shiny (shiny.apps.io) aracılığı ile web ortamına taşınmıştır. Kullanıcıya analiz edilen veri setini sorgulama ve algoritma ile ilgili temel düzenlemeleri yapabilme imkânı verilmiştir. Böylelikle uygulamanın zaman ve mekândan bağımsız, dinamik bir hal alması sağlanmıştır.
In this thesis, it is aimed to determine the products that customers prefer to buy together by using algorithms of association rules and to implement an application related to customer relationship management. The data set used in this study was obtained from a company operating in the electricity sector. CRISP-DM model was used during data analysis. Different models were created by applying association rules techniques such as Apriori, Eclat and NBMiner containing the years 2014-2015. The performance of both models and the results of the two years were compared. Data analysis is performed with R language. RStudio was used as a development tool for R codes. The model performed with Apriori which has the most proper performance was transferred to web environment via Shiny (shinyapps.io). The user is given the opportunity to query the analyzed data set and make basic arrangements related to the algorithm. This allows the application to be dynamic, independent of time and space.