Parçacık sürü optimizasyonu ve veri madenciliği yöntemleriyle kümeleme analizi: İzmir'de kurulu bir firmanın müşterilerinin kümelenmesi uygulaması

Günümüzde firmaların kurumsallaşması için birtakım yöntemlerle müşterilerini iyi tanıması, müşteri özelliklerine göre hareket etmesi ve çalışanlarına bu doğrultuda görevler vererek, alanlarında uzmanlaşmalarını sağlaması gerekmektedir. Ancak bunu sağlamak müşteri sayısı çok olan şirketlerde geleneksel yöntemlerle kolay olmamaktadır. Yapılan tezde, müşteriler hem Veri Madenciliği Yöntemlerinden K-ortalamalar ve İki Aşamalı Algoritma Yöntemleri ile hem de modern sezgisel teknik olan Parçacık Sürü Optimizasyonu Yöntemi ile kümelenmiştir. Bu yöntemlerle ilgili kavramlar açıklanmış ve kapsamlı bir literatür araştırması yapılmıştır. K-ortalamalar ve İki Aşamalı Algoritma Yöntemleri için SPSS Clementine 10. 1 programı tercih edilmiştir. Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritması ise kümelenmeye uyarlanarak MATLAB programında bu amaçla kullanılmıştır. Algoritmada amaç fonksiyonu olarak Dunn İndeksi kullanılmış ve küme sonuçları elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme Yöntemleri, Parçacık Sürü Optimizayonu ile Kümeleme, Müşteri Kümeleme