An Application in SPSS Clementine Based on the Comparison of Association Algorithms in Data Mining
DOI:
https://doi.org/10.18201/ijisae.2016Special%20Issue-146980Keywords:
Data Mining, Association Analysis, SPPS Clementine, Market Basket AnalysisAbstract
Data mining is the process of acquiring information form large data pools. In this study, associate analysis method is used. The application and comparisons are found by using 3 different algorithms from SPSS Clementine which is a data mining software. In this study, the results are varied because different associate methods are applied on. Therefore, new findings are obtained. Consequent to this, it will lead us to new strategies to develop for customers in Market Basket Analysis. This study is done by using a big supermarket data. Results are compared and reported for every each of 3 different algorithms.Downloads
References
Döşlü, A. (2008). Veri Madenciliğinde Market Sepet Analizi ve Birliktelik Kurallarının Belirlenmesi. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
Ay, D., ve Çil, İ., The Use Of Association Rules in Store Layout Planning at Migros Türk A.ş.. Endüstri Mühendisliği Dergisi, 21(2), 14-29, 2008.
ALAGÖZ, Ali, Serdar ÖGE, and Metehan ORTAKARPUZ (2014) " The Relationship of Data Mining, as a Business Intelligence Technology, with the Accounting Information System." Selcuk University Social Sciences Institute Journal 32.
Irmak, Sezgin, Can Deniz Köksal, and Özcan Asilkan (2012)." Predicting Future Patient Volumes of The Hospitals By Using Data Mining Methods." International Journal of Alanya Faculty of Business, 4.1.
BAYKAL, Abdullah. (2006)," Application Fields of Data Mining." DÜ Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi 7 : 95-107.
Albayrak A., Yılmaz Ş. (2009), “DATA MINING: DECISION TREE ALGORITHMS AND AN APPLICATION ON ISE DATA” , Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, C.14, S.1 s.31–52.
İçeli N. (2012), Veri Madenciliği Yöntemi ile Divriği Nuri Demirdağ Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Temel Bilgisayar Dersine Ait Başarı Analizi Uygulaması” MBD, 1(1): 18 – 37
Timor, M., and U. T. Şimşek.(2008),"Veri Madenciliğinde Sepet Analizi ile Tüketici Davranışı Modellemesi." Yönetim, 19 (59): 3-10.
YILDIRIM, Pınar, Mahmut ULUDAĞ, and Abdülkadir GÖRÜR (2008), "Hastane Bilgi Sistemlerinde Veri Madenciliği." Çanakkale On Sekiz Mart Üniversitesi Akademik Bilişim.
Liao, Shu-Hsien, and Yin-Ju Chen. (2004),"Mining customer knowledge for electronic catalog marketing." Expert Systems with Applications 27.4: 521-532.
Ekim U. (2011),, “EDUCING OF ASSOCIATION RULES FROM STUDENTS DATABASE USING DATA MINING ALGORITHMS” , Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı.
ATILGAN, E. (2011),"Karayollarında Meydana Gelen Trafik Kazalarının Karar Ağaçları ve Birliktelik Analizi İle İncelenmesi." Hacettepe Üniversitesi Istatistik Anabilimdalı Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi
İnce, Ali Rıza, and Mehmet Ali Alan. (2014)," A STUDY OF UTILIZING DATA MINING ON PRODUCT PORTFOLIO PLANNING " LAÜ Sosyal Bilimler Dergisi 5.2.
Doğrul G., Akay D., Kurt M., (2015).” ANALYSIS OF TRAFFIC ACCIDENTS BY RULES OF ASSOCIATION”, syf. 265-284
Köse, Y. (2015), “Değerli Müşterilerde Ürün Kategorileri Arasındaki Satış İlişkilerinin Veri Madenciliği Yöntemlerinden Birliktelik Kuralları Ve Kümeleme Analizi İle Belirlenmesi Ve Ulusal Bir Perakendecide Örnek Uygulama”, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı.
Kırtay, S. H., Ekmekçi, N., Halıcı, T., Ketenci, U., Aktas, M. S., & Kalıpsız, O., “Pazar Sepeti Analizi içinOrneklem Olusturulması ve Birliktelik KurallarınınÇıkartılması”,Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Elektrik-Elektronik Fakültesi Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul AR-GE Merkezi, Cybersoft, İstanbul
Gülce A. (2010), “Veri Madenciliğinde Apriori Algoriltması ve Aprioari Algoritmasının Farklı Veri Kümelerinde Uygulanması” , Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
ULAŞ M.A., ALPAYDIN E., SÖNMEZ N., ve KALKAN, A. (2001),” Market Basket Analysis for Data Mining”, Bilişim Zirvesi 2001, TBD 18. Bilişim Kurultayı, 4-7 Eylül, İstanbul.
DURDU, M. (2012). Applicatıon of data mining in customer relationship management market basket analysis in a retailer store (Doctoral dissertation, DEÜ Fen Bilimleri Enstitüsü).
Ceylan Z. (2014)., “Veri Madenciliği Teknikleri İle Raf Düzenleme Ve Bir Vaka Çalışması.”, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı.
Bayram, O, (2014), “Birliktelik Analizi Ve Bir Uygulaması “, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı.
Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco.
Shekhar, S., Vatsavai, R. R., & Celik, M. (2008). Spatial and spatiotemporal data mining: Recent advances. Data Mining: Next Generation Challenges and Future Directions.
Erpolat, S. (2012). Comparison of Apriori and FP-Growth Algorithms on Determination of Association Rules in Authorized Automobile Service Centres, Cilt/Vol.: 12 - Sayı/No: 1 (151-166).
Clementine® 12.0 User’s Guide (2007)
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
All papers should be submitted electronically. All submitted manuscripts must be original work that is not under submission at another journal or under consideration for publication in another form, such as a monograph or chapter of a book. Authors of submitted papers are obligated not to submit their paper for publication elsewhere until an editorial decision is rendered on their submission. Further, authors of accepted papers are prohibited from publishing the results in other publications that appear before the paper is published in the Journal unless they receive approval for doing so from the Editor-In-Chief.
IJISAE open access articles are licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. This license lets the audience to give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made and if they remix, transform, or build upon the material, they must distribute contributions under the same license as the original.