Research Article


DOI :10.26650/ekoist.2022.37.1145052   IUP :10.26650/ekoist.2022.37.1145052    Full Text (PDF)

Association Rules Mining on Retail Data

Hatice DağaslanıÖzlem Deniz Başar

The development in information technologies, artificial intelligence, and data mining benefits people in many areas. With this development, data stacks are formed through the storage of ever-increasing data. Accessing useful information from the data heaps is a very difficult process. This has led to the emergence and development of the concept of data mining. In this study, the relationship between the categories of the products sold by a company in the retail sector operating in Turkey was analyzed using the Apriori algorithm, which is an algorithm used in data mining. In the application, one-day sales data of the company was used. The data obtained was provided to extract the association rules with the help of Python. In this way, the purchasing habits of customers were determined by finding meaningful relationships between products using association rules.


PDF View

References

  • Aksoy, A. (2019). Pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulamaları: pazar sepet analizinde apriori algoritmasının uygulanması (Yüksek lisans tezi), İstanbul Aydın Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü. google scholar
  • Alan, B. (2016). Veri madenciliği ve market veri tabanında birliktelik kurallarının belirlenmesi (Yüksek lisans tezi), Recep Tayyip Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. google scholar
  • Alpaydın E. (2000). Ham veriden altın bilgiye ulaşma yöntemleri. Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, 25-42. google scholar
  • Aras, Ü. (2008). Finansal veri madenciliği (Yüksek lisans tezi), Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  • Bhasin, R. (2020). ApacheSpark kullanarak keşifçi ve pazar sepeti analizi (Çevrimiçi). https:// medium.com/analytics-vidhya/shopper-behavior-exploration-and-market-basket-analysis-using-spark-650656d6a0e1 google scholar
  • Brossette, Stephen E., Sprague, Alan P., Hardin, J. Mıchael, Waites, Ken B., Jones, Warren T., Moser, Stephen A., (1998). Data mining in hospital infection control and public health surveillance, journal of the American Medical Informatics Association, 5, 373-381. google scholar
  • Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaz, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). Adım adım veri madenciliği kılavuzu. google scholar
  • Çalışkan, D., Yıldız, K., Doğan, B., ve Aktaş, A. (2020). Crime data analysis with association rule mining. Int. Per. of Recent Tech. in App. Eng., 2(2), 42-50. DOI: 10.292228/porta.1, google scholar
  • De Ona, J., Lopez, G., Mujalli, R., and Calvo, F. J. (2013). Analysis of traffic accidents on rural highways using latent class clustering and bayesian networks. Accident Analysis and Prevention, 51, 1-10. google scholar
  • Dolgun, M. Ö. (2006). Büyük alışveriş merkezleri için veri madenciliği uygulamaları (Yüksek lisans tezi), Hacettepe Üniversitesi İstatistik Anabilim Dalı, Ankara. google scholar
  • Döşlü, A. (2008). Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi (Yüksek lisans tezi), Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  • Esen, F. (2009). Veri tabalarından bilgi keşfi: veri madenciliği ve bir sağlık uygulaması (Yüksek lisans tezi), İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  • Han, J. ve Kamber, M. (2006). Data mining concepts and techniques, Morgan Kauffmann Publishers Inc., 1-35. google scholar
  • Kalıkov, A. (2006). Veri madenciliği ve bir e-ticaret uygulaması (Yüksek lisans tezi), Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. google scholar
  • Karagöz, N. E. (2007). Market veri tabanında veri madenciliği uygulaması (Yüksek lisans tezi), İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  • Küçüksille E. (2009). Veri madenciliği süreci kullanılarak portföy performansının değerlendirilmesi ve İMKB Hisse Senetleri Piyasasında bir uygulama (Yüksek lisans tezi), Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta. google scholar
  • Nahar J., Imam T., Tickle KS., Chen YP (2013). Association rule mining to detect factors which contribute to heart disease in males and females. Expert systems with applications, (40), 1086-1093. google scholar
  • Sağın., A.N. ve Ayvaz., B., 2018. Determination of association rules with market basket analysis: an application in the retail sector. Southeast European journal of soft computing, 7(1), 10-19. google scholar
  • Savaş, S., Topaloğul, N. ve Yılmaz., M. (2012). Veri madenciliği ve Türkiye’deki uygulama örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, (7-8). google scholar
  • Shearer, C. (2000). The crisp-dm model: the new blueprint for data mining. Journal of data warehousing, 5(4), 13-23. google scholar
  • Sivri, E.Ş. (2015). Veri madenciliği/e-ticaret için ürün tavsiye sistemi geliştirilmesi (Yüksek lisans tezi), İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. google scholar
  • Şekeroğlu, S., (2010). Hizmet sektöründe bir veri madenciliği uygulaması (Yüksek lisans tezi), İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 135, İstanbul. google scholar
  • Söylemez, İ., Doğan, A. ve Özcan, U. (2016). Trafik kazalarında birliktelik kuralı analizi: Ankara ili örneği. Ege Akademik Bakış Dergisi, 16, 11-20. DOI: 10.21121/eab.2016OZEL24423. google scholar
  • Şimşek, U. T. (2006). Veri madenciliği ve müşteri ilişkileri yönetiminde bir uygulama (Doktora tezi), İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. google scholar
  • Timor, M., Ezerçe, A., Gürsoy., U.T., 2011. Müşteri profili ve alışveriş davranışlarını belirlemede kümeleme ve birliktelik kuralları analizi: perakende sektöründe bir uygulama. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitü Yönetim Dergisi, 128-147. google scholar
  • Waterson, P., Jenkins, D. P., Salmon, P. M., & Underwood, P. (2016) Remixing rasmussen: the volution of accimaps within systemic accident analysis applied ergonomics, 59(B), 483503.5393 sayılı Belediye Kanunu (2005). Resmî Gazete Sayı: 25874. google scholar

Citations

Copy and paste a formatted citation or use one of the options to export in your chosen format


EXPORT



APA

Dağaslanı, H., & Deniz Başar, Ö. (2022). Association Rules Mining on Retail Data. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, 0(37), 199-211. https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052


AMA

Dağaslanı H, Deniz Başar Ö. Association Rules Mining on Retail Data. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics. 2022;0(37):199-211. https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052


ABNT

Dağaslanı, H.; Deniz Başar, Ö. Association Rules Mining on Retail Data. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, [Publisher Location], v. 0, n. 37, p. 199-211, 2022.


Chicago: Author-Date Style

Dağaslanı, Hatice, and Özlem Deniz Başar. 2022. “Association Rules Mining on Retail Data.” Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics 0, no. 37: 199-211. https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052


Chicago: Humanities Style

Dağaslanı, Hatice, and Özlem Deniz Başar. Association Rules Mining on Retail Data.” Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics 0, no. 37 (Feb. 2023): 199-211. https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052


Harvard: Australian Style

Dağaslanı, H & Deniz Başar, Ö 2022, 'Association Rules Mining on Retail Data', Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, vol. 0, no. 37, pp. 199-211, viewed 1 Feb. 2023, https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052


Harvard: Author-Date Style

Dağaslanı, H. and Deniz Başar, Ö. (2022) ‘Association Rules Mining on Retail Data’, Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, 0(37), pp. 199-211. https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052 (1 Feb. 2023).


MLA

Dağaslanı, Hatice, and Özlem Deniz Başar. Association Rules Mining on Retail Data.” Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics, vol. 0, no. 37, 2022, pp. 199-211. [Database Container], https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052


Vancouver

Dağaslanı H, Deniz Başar Ö. Association Rules Mining on Retail Data. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics [Internet]. 1 Feb. 2023 [cited 1 Feb. 2023];0(37):199-211. Available from: https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052 doi: 10.26650/ekoist.2022.37.1145052


ISNAD

Dağaslanı, Hatice - Deniz Başar, Özlem. Association Rules Mining on Retail Data”. Ekoist: Journal of Econometrics and Statistics 0/37 (Feb. 2023): 199-211. https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1145052



TIMELINE


Submitted18.07.2022
Accepted09.08.2022
Published Online14.10.2022

LICENCE


Attribution-NonCommercial (CC BY-NC)

This license lets others remix, tweak, and build upon your work non-commercially, and although their new works must also acknowledge you and be non-commercial, they don’t have to license their derivative works on the same terms.


SHARE




Istanbul University Press aims to contribute to the dissemination of ever growing scientific knowledge through publication of high quality scientific journals and books in accordance with the international publishing standards and ethics. Istanbul University Press follows an open access, non-commercial, scholarly publishing.