Birliktelik kuralı algoritmaları ile büyük veriler üzerinde analitik analizler: Havaalanı örneği

Bilişim teknolojilerinin gelişimi, veri depolama alanlarının büyümesi ve özellikle bulut bilişim ile ilgili yeni çalışmaların yapılması, şirketlere ait müşterilerin verilerini daha büyük boyutlarda saklamalarına olanak sağladı. Ancak bu durumla birlikte büyük verilerden anlamlı ve yararlı bilgilerin ortaya çıkarılması daha da güç bir hale gelmiştir. Veri madenciliği yöntemleri bu ihtiyaçlara çözüm bulmak amacıyla ortaya çıkmıştır. Artık veri madenciliğinde kullanılan model ve tekniklerle birçok alanda çalışmalar yapılmaktadır. Bu gelişmeler sonrası veri madenciliği alanında birliktelik kuralları önem kazanmış ve ayrı bir araştırma konusu olmuştur. Özellikle birliktelik kuralları ile geçmiş veriden çıkarılmış olan kurallar ilerisi için doğru tahminler yapılmasını kolaylaştırmıştır. Bu tez çalışmasında, veri madenciliği modellerinden Birliktelik Kuralları Analizi ve Algoritmaları ayrıntılı olarak incelenmiştir. Apriori, Apriori-TID, ECLAT, FP-Growth algoritmaları uygulamada kullanılmıştır. Büyük veriler üzerinde çeşitli analiz ve bilgi çıkarımı işlemleri yapılması amaçlanmıştır. Uygulama alanı olarak havalimanlarında bulunan yiyecek içecek firmalarının sattıkları ürünler seçilmiştir. Yoğun bir yolcu trafiğine sahip bu firmaların bu büyük verileri üzerinden birliktelik kuralları ile çeşitli analizler yapılmıştır. Analizden elde edilen bilgilerle satış noktalarındaki kampanyaların yeniden düzenlenmesi, ürünlerin reyon ve raflardaki yerleşiminin tekrar düzenlenmesi ve bu sayede kârlılığın en üst düzeye çıkarılması amaçlanmıştır. Ayrıca çalışmamızda birliktelik kuralları ile farklı bilgilerin elde edilmesi, şirketin satış stratejisinin yeniden düzenlemesi ve bakış açısının değiştirilmesi amaçlanmıştır.