1. İAÜ Açık Erişim
  2. Enstitüler -- Institutes
  3. Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
  4. Tezler -Thesis
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11547/2532
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorULUYARDIMCI, Muhammed Metin-
dc.date.accessioned2019-07-06T06:03:36Z-
dc.date.available2019-07-06T06:03:36Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11547/2532-
dc.description.abstractBir 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.isotrtr_TR
dc.publisherİSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜtr_TR
dc.subjectVeri Madenciliğitr_TR
dc.subjectApriori Algoritmasıtr_TR
dc.subjectBirliktelik Kurallarıtr_TR
dc.subjectUçuş Biletlemetr_TR
dc.subjectData Miningtr_TR
dc.subjectApriori Algorithmtr_TR
dc.subjectAssociation Rulestr_TR
dc.subjectFlight Ticketingtr_TR
dc.titleVERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE UÇUŞ BİLETLEME ANALİZİtr_TR
dc.typeThesistr_TR
dc.description.abstractolData 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.firstpagenumber1tr_TR
dc.publisher.lastpagenumber47tr_TR
dc.identifier.bibliographictagUluyardımcı Muhammed Metin, VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE UÇUŞ BİLETLEME ANALİZİ(2018), İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜtr_TR
Appears in Collections:Tezler -Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10228334.pdf2.53 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.