Veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinin etkinliğinin karşılaştırılmalı olarak incelenmesi: Seyahat acentası örneği

Turizm sektöründe bir seyahatin karar aşamasından bitimine kadar, hem turistler açısından hem de işletmeler açısından veriye bağımlı bir süreç yaşanmaktadır. İşletmeler tüm işlemlerini sürecin en başından en sonuna kadar enformasyon teknolojilerini kullanarak takip etmektedirler. Turistlerde aynı şekilde, tatil yeri ile ilgili yapılan aramalardan tatil sonrası deneyim paylaşımına kadar sürecin tamamında enformasyon teknolojilerini kullan¬maktadırlar. Bunun sonucunda işletmelere ait veri tabanlarında ve turizm ile ilgili web sitelerinde ve sosyal medyada bol miktarda veri birikmektedir. Güçlü veri analizi araçlarına duyulan ihtiyaçla birleştirilen veri bolluğu, aranılan bilgiye ulaşma konusunda bazı sıkıntılara neden olmaktadır. Bir turist için aradığı şeye ulaşamama, bir işletme için o kadar veri içinde bilgiden bağımsız kararlar verme durumuna yol açmaktadır. Rekabet üstün¬lüğü elde edebilmek için önemli olan veriye sahip olmak değil, o verilerden işletme için gerekli olan yararlı bilginin çıkartılmasıdır. Bu konuda veri madenciliği teknikleri işlemelerin imdadına yetişmektedir. Yapılan çalışmalar veri madenciliği tekniklerinin devasa veri yığınları arasından yararlı bilgiyi çıkarma konusunda güvenilir olduklarını ispatlamıştır. Bu doktora tezinin amacı veri madenciliği yöntemlerinden sınıflandırma teknikleri kullanılarak günlük tur satın alan ve almayan müşterilerin profilinin çıkarılmasıdır. Bu amaç için Antalya'da faaliyet gösteren A sınıfı bir seyahat acentasının rezervasyon ve günlük tur ile ilgili işlemsel verilerinin kayde¬dildiği bir veri tabanındaki veriler kullanılmıştır. Rezer¬vasyonu yapılan bir turistin günlük tur satın alma durumu "SATIN ALAN" veya "ALMAYAN"dır, bu da bir sınıflandırma problemidir. Dolayısıyla çalışmada veri madenci¬liğinin sınıflandırma fonksiyonuna ilişkin yöntemler kullanılmıştır. Araştırma sürecinde seyahat acentası veri tabanındaki farklı tablolarda yer alan rezervasyon, günlük tur bileti, ürünler ve müşteriler hakkındaki veriler bir tabloda birleştirilmiştir. Elde edilen veriler üzerinde 11 farklı sınıflandırma algoritması çalıştırılmıştır. Bu algoritmalardan en iyi perfor¬mansı veren karar ağacı sınıflandırma tekniklerinden C4.5 algoritması veri içindeki müşteri profillerinin keşfi için kullanılmıştır. Seyahat acentası veri tabanında müşteri ile ilgili çok fazla özellik olmamasına rağmen, yapılan analizde günlük tur satın alan müşterilere ait bilgilere ulaşılmıştır. Günlük turun satıl-dığı bölgeye göre tur satın alan grupların farklılaştığı ve en fazla yaş grubunun ve turist tipinin (aile, grup, tek vb.) tur satın alma ile ilgisinin olduğu tespit edilmiştir. Araştırma süreci ve bulgularının ilgili alanda çalışan araştırmacı ve uygulamacılara ışık tutacağı öngörülmektedir.