E-ticarette pazar sepeti analizi ile satış yönetimi
| dc.contributor.advisor | Aytulun, Sabahattin Kerem | |
| dc.contributor.author | Vardarlı, Dilara | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-10T18:42:06Z | |
| dc.date.available | 2025-03-10T18:42:06Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.department | Enstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı | |
| dc.description.abstract | Çalışmanın temel amacı yenidünya ortamı ile ticaret hayatının internete uyarlanmasında, veri madenciliği yardımı ile satın alınan ürünlerin birbirleriyle olan bağlantılarını araştırmak ve böylece doğru satış stratejileri oluşturmaktadır. Bu araştırmada, Kaggle sitesinden alınan orta ölçekli bir çevrimiçi mücevher mağazasındaki Aralık 2018 ile Aralık 2021 (3 yıl) arasındaki toplam 95912 veriyi barındıran veri seti kullanılmıştır. Öncelikle veriye bir ön işleme yapılmış, sorunlar bulunarak ortadan kaldırılmış ve veri seti analize hazır hale getirilmiştir. Veri setinden sık ürün setleri ve buna bağlı olarak birliktelik kuralları bulunmuştur. Ayrıca veri setindeki zaman özelliğinden faydalanarak genelleştirilmiş sıra özelliği yardımıyla ürünlerin satın alma sıraları da tespit edilmiştir. Bütün bu çıkarımlar sonucunda pazarlama bölümleri için ürün ve kullanıcı odaklı satış stratejilerinin belirlenmesinde önemli rol oynayan bilgilerin derlenmesi sağlanmıştır. | |
| dc.description.abstract | The main purpose of the study is to investigate the connections between the products purchased with the help of data mining and thus to create the right sales strategies in the adaptation of the new world environment and the commercial life to the internet. In this research, a dataset containing a total of 95912 data from December 2018 to December 2021 (3 years) from a medium-sized online jewelry store from Kaggle was used. First of all, a preprocessing of the data was made, the problems were found and eliminated, and the data set was made ready for analysis. Frequent product sets and association rules were found from the data set. In addition, using the time feature in the data set, the order of purchase of the products was determined with the help of the generalized order feature. As a result of all these inferences, information that plays an important role in determining product and user-oriented sales strategies for marketing departments has been compiled. | |
| dc.identifier.endpage | 56 | |
| dc.identifier.startpage | 1 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=qVqOZFj2DwNmvdf1oGFYiH58zTFy6Nup27-o0mbgSq9C8LcEvUYIx-DUHpKLVaGs | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12662/6050 | |
| dc.identifier.yoktezid | 761683 | |
| dc.institutionauthor | Vardarlı, Dilara | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.publisher | İstanbul Beykent Üniversitesi | |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TEZ_20250310 | |
| dc.subject | Endüstri ve Endüstri Mühendisliği | |
| dc.subject | Industrial and Industrial Engineering | |
| dc.title | E-ticarette pazar sepeti analizi ile satış yönetimi | |
| dc.title.alternative | Sales management with market cart analysis in e-commerce | |
| dc.type | Master Thesis |
