Spor ve yaşam merkezleri üzerine veri madenciliği çalışması

Abstract

Bu çalışmada bir spor ve yaşam merkezine ait müşteri nitelik bilgileri, satılan hizmetleri incelenerek müşteri portföyü hazırlanacak, müşteri sadakati, müşteri güvenilirliği ve yeni pazarlama stratejileri ortaya çıkarılmaya çalışılacaktır. Bu çalışmada, karar ağaçları ve kümeleme algoritmalarına ait teknikler kullanılmıştır. Çalışma içerisinde seçilmiş olan teknikler kullanılan veri madenciliği yardımcı yazılımlarına göre seçilmiştir. Kullanılan algoritmalar ile çıkarılan kurallar test edilerek doğruluk oranları ortaya çıkarılmış ve bunlar şekiller, kurallar ve değerlendirmeler ile ifade edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veri madenciliği modelleri geçmişte farklı sektör çalışmalarının benzer konularında oldukça güçlü önermeler ortaya sunacak yeteneğe sahiptir. Bu sebepten ötürü çalışma sonunda ortaya çıkan kurallar ile çalışmanın analizi detaylı bir şekilde anlatılacaktır. Ayrıca veri madenciliği çalışmaları için kullanılan yardımcı programlar dışında bir kodlama uygulaması yapılmıştır. Bu uygulama Id3 algoritmasının işleyişini oluşturacak şekilde uyarlanmış, kurallar oluşturulmuş ve karar ağacı çiziminin yapılması sağlanmıştır. Bu çalışmada kurgulanan sistem ve veri madenciliği modellemelerinin geliştirilmesine yönelik olarak çalışmam sonradan değiştirilmeye ve yeni eklemeler yapılmaya müsait bir şekilde tasarlanmıştır.

In this study, the customer?s attribute information of a sports and life center was prepared by examining sold services and issues of customer loyalty, reliability and new marketing strategies were tried to discover. The data was analyed by using data mining techniques such as classification and clustering algorithms.Weka and Microsoft SQL Business Intelligence were used. The results of the analyses were examined and evaluated in detail. Apart from utilizing data mining softwares(e.g.Weka), a software development was conducted. Decision tree algorithm (ID3) was adapted to the operation of this application form, rules and the drawing of decision tree were carried out. The approach and the method of data mining modeling in the study was designed to be easily changed and extended in the future. In addition , the information obtained from the the results of data mining will provide significant contributions to the studies in the field of sports and life centers.