Perakende sektöründe makine öğrenmesine dayalı yaklaşımlar

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: TUĞÇE CEYLAN

Danışman: Ali Hakan Büyüklü

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Son yıllarda teknolojinin hızla gelişmesi ve veriye ulaşmanın kolaylaşması ile veri biliminde makine öğrenimi algoritmaları önem kazanmıştır. Makine öğrenimi algoritmaları günümüzde bankacılık, finans, teknoloji, biyoistatistik, tıp, v.b. pek çok alanda uygulanmaktadır. Bu çalışmada, çamaşır yumuşatıcı kategorisinde, tüketicilerin marka alım tercihlerinin sınıflandırmaya dayalı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak belirlenebilmesi amaçlanmıştır. Uygulamada IPSOS Hane Tüketici Paneli verisi kullanılmıştır. Extreme Gradient Boosting ve Naive Bayes Sınıflandırma algoritmaları kullanılarak modellenmiştir. Modeller, verinin %80'lik kısmı ile eğitilmiş ve kullanılmayan test kısmında tahminleme güçleri ölçülerek sınıflandıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Veri analizi sırasında SQL ve R programı RStudio arayüzü kullanılmıştır. Bu çalışmanın bir bölümü EYİ 2018/Antalya sempozyumunda bildiri olarak sunulmuştur.