Veri madenciliği ile birliktelik kurallarının bulunması

Teknolojik gelişmeler ile birlikte günümüzde her alanda sürekli olarak şirketler ve kurumlar özellikle müşteri ve satış verilerini depolamaktadırlar. Bu verilerden veri madenciliği teknikleri uygulanarak önceden bilinmeyen, veri iç inde gizli, anlamlı, potansiyel olarak kullanışlı ve değerli bilgiler elde edilmek istenmektedir. Birliktelik-ilişki kuralıda bu tekniklerden biridir. Birliktelik-ilişki kuralı, hareket verileri içinde birlikte hareket eden öğelerin keşfedilmesi, keşfedilen bu bağıntılar ile geleceğe yönelik tahminler üretilmesini sağlar.Apriori algoritması, veri madenciliğinde sık geçen öğelerin keşfedilmesi için kullanılan en çok bilinen birliktelik-ilişki kuralı algoritmasıdır, temel olarak iteratif bir yapıya sahiptir. Sık geçen öğeleri bulmak için birçok kez veritabanını taramak gerekir, bu taramalar aşamasında Apriori algoritmasının birleştirme, budama işlemleri ve minimum destek ölçütü yardımı ile birliktelik ilişkisi olan öğeler bulunur.Bu tez kapsamında, veritabanlarında bilgi keşfi süreçleri, veri madenciliği, veri madenciliğinde kullanılan birliktelik-ilişki kuralı ve Apriori algoritması hakkında bilgiler verilmiştir.Uygulama bölümünde, gerçek veriler kullanarak Birliktelik Kuralları yöntemi ile Pazar Sepeti Çözümlemesi uygulaması yapılmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. Çalışmanın amacı; Veritabanlarında Bilgi Keşfi, Veri Madenciliği ve Birliktelik Kuralları'nı ayrıntılı olarak incelemek, veri madenciliğinde istatistiksel çözümlemeye ağırlık vererek bir pazar sepeti çözümlemesi uygulaması gerçekleştirip sonuçları değerlendirmektir.Anahtar kelimeler: Veri madenciliği, birliktelik kuralları, apriori algoritması