VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE UÇUŞ BİLETLEME ANALİZİ

ULUYARDIMCI, Muhammed Metin

DSpace Home
→
Enstitüler -- Institutes
→
Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
→
Tezler -Thesis
→
View Item

dc.contributor.author	ULUYARDIMCI, Muhammed Metin
dc.date.accessioned	2019-07-06T06:03:36Z
dc.date.available	2019-07-06T06:03:36Z
dc.date.issued	2018
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11547/2532
dc.description.abstract	Bir çok sektörde kullanılan veri madenciliği hava yolu şirketleri açısında da büyük potansiyel barındırmaktadır. Kritik öneme sahip müşteriye direkt dokunan stratejik kararlarda, veri madenciliği yöntemleri etkin kullanılmaktadır. Verinin işlenip bilgiye dönüştürülme sürecine veri madenciliği denir. Birliktelik kuralları ve Apriori algoritması veri madenciliği alanında sıklıkla kullanılan yöntemlerdir. Bu tez çalışmasında, öncelikle veri madenciliği açıklanmış ve çalışmada kullanılacak yöntemler tanıtıldıktan sonra Türk Hava Yollarının 2016 yılı yaz ve kış dönemlerine ait yolcuların biletleme verileri ele alınmıştır. Veri ön işleme ve temizleme süreçlerinden sonra 2036113 satırdan oluşan uçuş biletleme verisine Birliktelik kuralları ve Apriori Algoritması uygulanarak 824 adet kural ortaya çıkarılmıştır. Elde edilen kurallar yorumlanarak ve kuralların etkileri değerlendirilerek müşteri deneyimine olumlu katkı sağlayabilecek öneriler sunulmuştur.	tr_TR
dc.language.iso	tr	tr_TR
dc.publisher	İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ	tr_TR
dc.subject	Veri Madenciliği	tr_TR
dc.subject	Apriori Algoritması	tr_TR
dc.subject	Birliktelik Kuralları	tr_TR
dc.subject	Uçuş Biletleme	tr_TR
dc.subject	Data Mining	tr_TR
dc.subject	Apriori Algorithm	tr_TR
dc.subject	Association Rules	tr_TR
dc.subject	Flight Ticketing	tr_TR
dc.title	VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE UÇUŞ BİLETLEME ANALİZİ	tr_TR
dc.type	Thesis	tr_TR
dc.description.abstractol	Data mining used in many sectors also has great potential in terms of airline companies. Data mining methods are used effectively in strategic decisions that directly touch the critical customer. The process of processing the data into information is called data mining. Association rules and Apriori algorithm are frequently used methods in the field of data mining. In this thesis, firstly data mining was explained and after the introduction of the methods to be used in the study, the ticketing data of the passengers of the 2016 summer and winter periods of Turkish Airlines were discussed. After pre-processing and cleaning processes, 824 rules were applied to the flight ticketing data consisting of 2036113 lines by using Association Rules and Apriori Algorithm. By interpreting the obtained rules and evaluating the effects of the rules, suggestions are presented that can contribute positively to the customer experience.	tr_TR
dc.publisher.firstpagenumber	1	tr_TR
dc.publisher.lastpagenumber	47	tr_TR
dc.identifier.bibliographictag	Uluyardımcı Muhammed Metin, VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE UÇUŞ BİLETLEME ANALİZİ(2018), İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ	tr_TR