Perakende sektöründe anormal fire tespiti için bir karar destek sistemi

Abstract

Karar destek sistemleri, büyük verilerin daha iyi tanınması sağlayarak daha doğru ve etkili karar verilmesine destek olan sistemlerdir. Günümüz teknoloji dünyasında veri çok hızlı bir şekilde toplanmaktadır. Elde edilen veriler artık insan tecrübesi ile anlaşılmayacak boyutlara ulaşmaktadır. Verilerin anlamlı bir hale getirilerek yorumlanabilmesi için veri madenciliği teknikleri kullanılmaktadır.Bu çalışmada, Bursa, Eskişehir, Kütahya ve Bilecik'te 35 şubesi bulunan bölgesel bir alışveriş merkezinin fire verileri üzerinde çalışma yapılmıştır. Fireye sebep olan birçok faktör şirket kayıtlarında tutulmaktadır. Fire maliyetlerini azaltmak için, bu verileri işleyerek kullanıcıya karar verme sürecinde destek olacak bir uygulama geliştirilmiştir. Geliştirilen uygulama veri madenciliği algoritmalarını kullanarak, fireye sebep olabilecek ya da fire oluşumuna hiç etkisi olmayan durumları kullanıcıya raporlamaktadır. Uygulamanın ürettiği sonuçlar yorumlanarak fire oluşumuna etkileri tartışılmıştır.

Decision support systems are systems that help more accurate and effective decision making by providing a much better recognition of big data. In today's technology world, data is collected very quickly. The data obtained can not be perceived by human experience alone. Now reaches levels that cannot be understood by human experience. Data mining techniques are used to make the data meaningful and hence interpretable.In this study, an analysis was conducted on the waste data of a regional shopping center with 35 shops in Bursa, Eskişehir, Kütahya and Bilecik. Many factors that cause wastage are kept in company records. To reduce wastage costs, an application has been developed to support the user in the decision-making process by processing this data. The developed application creates reports that include potential wastage scenarios and circumstances irrelevant to wastage by data mining algorithms. The results produced by the application are interpreted and its effects on the formation of waste are discussed.