Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak küçük ve orta ölçekli işletmelere ilişkin bazı verilerin çözümlenmesi

Abstract

Günümüzde hemen hemen her işletme faaliyet konusu ile ilgili veri depolamaktadır. Zaman içerisinde depolanan veriler büyük yığınlar haline gelmekte, ancak işlerlik kazanamamaktadır. Rekabet koşullarının zorlaştığı, müşteri beklentilerinin arttığı ve teknolojinin hızla gelişerek ileri boyutlara ulaştığı şu zamanda mevcut veri yığınlarının işlenerek anlamlı bilgiler elde edilmesi büyük önem kazanmıştır. Veri yığınları içerisinde gizli kalmış, ilginç ve öngörülemeyen bilgileri keşfetme konusunda ortaya çıkan ve zamanla gelişen veri madenciliği ile duyulan ihtiyaçlar doğrultusunda bilgiler elde edilmekte ve karar alma süreçlerinde kullanılmaktadır. İşletmeler için önemli bir kazanç olan bu bilgiler ışığında doğru hedef ve stratejiler belirlenebilmektedir.Tez çalışmasında işletmelerin uyguladıkları sistemli pazar araştırması, yurtiçi fuarlara katılım, istatistiksel kalite kontrol vb. sistem ve süreçlerden oluşan veri kümesine veri madenciliği modelleme yöntemlerinden olan sınıflandırma ve birliktelik kuralları uygulanmıştır. Sınıflandırma yöntemlerinden CART ve yapay sinir ağları kullanılarak işletmelerin gelişmelerini sağlayan sistem ve süreçlerin belirlenmesi, birliktelik kuralları ile de sistem ve süreçlerin birlikte görülme sıklıklarının bulunması amaçlanmıştır. Uygulanan yöntemler sonucunda elde edilen bilgiler ise amaçlar doğrultusunda değerlendirilmiştir.

Nowadays almost every enterprise stores data regarding field of its activity. In the course of time stored data become huge stacks but can never gain any functioning. To acquire meaningful knowledge through processing existing data stacks has gained great importance this time in which conditions of competition get difficult, customer expectations increase and technology flourishes rapidly. With data mining, which arises with respect to exploring the hidden, interesting and unpredictable knowledge and has developed gradually, knowledge is acquired in accordance with requirements and this is used in decision-making process. In the light of this knowledge which is a significant acquisition for enterprises correct objectives and strategies can be determined.In this thesis study, classification and association rules which is one of the data mining modeling methods are applied to the set of data which consists of systems and processes including systematic market research, participation in domestic fairs, statistical quality control etc. It is aimed to determine systems and processes which ensure that the development of enterprises by using CART and artificial neural network, two of the classification methods, and to find frequencies of systems and processes togetherness by means of the association rules. The knowledge which is acquired as a result of applied methods is appraised in accordance with the objectives.