ULUSLARARASI KRUVAZİYER ZİYARETÇİLERİNE AİT ÖZELLİKLERİN BİRLİKTELİK KURALI MODELİ İLE ANALİZİ

Yıl 2017, Cilt: 3 Sayı: 1, 131 - 148, 31.01.2017

Gözde Öztürk , Abdullah Tanrısevdi

Öz

Veri
madenciliği büyük veri yığınları arasından anlamlı sonuçlar ortaya çıkarmak
üzere farklı bilim alanları tarafından kullanılan bir bilgi çıkarım ve üretim
tekniğidir. Veri madenciliği teknikleri tahminleme ve tanımlama olarak iki
kategoriye ayrılmaktadır. Bu çalışmada turistik tüketiciler üzerinde
yürütülecek araştırmalar için alternatif bir veri analiz yöntem önerisinde
bulunmak amacıyla; örnek bir veri setinden yararlanılarak, Kuşadası’nı ziyaret
eden kruvaziyer gemi yolcularına ait veriler, tanımlayıcı modeller arasında yer
alan birliktelik kuralı modeliyle (Apriori Association Rules
algoritması) analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçların özellikle pazarlama
stratejileri açısından uygulayıcılara ve bu alanda yapılacak araştırmalara
katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Veri madenciliği, Apriori Association Rules Algoritması, Birliktelik Kuralı Modeli, Kruvaziyer turizm

Kaynakça

• Agrawal R., Imielinski T., Swami A.(1993).“Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases”, In Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (ACMSIGMOD ’93), 207-216, Washington, USA, 207-216.
• Agrawal R. , Srikant R.(1994). “Fast Algorithms for Mining Association Rules”, In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Databases (VLDB ’94), Santiago, Chile, 487-489.
• Agrawal R. ve Srikant R.(1995). “Mining Sequential Patterns”, 11th International Conference on Data Engineering, Taipei, Taiwan, 3-14.
• Bilen Ö., Ökten A., Gökalp, F.(2012). “İstanbul’da Suçun Kentsel Sorun Algısındaki Yerinin Birliktelik Kuralları ile İncelenmesi”, Megaron 2012;Cilt Vol. 7 - Sayı No.1.
• Bilgin T., Çamurcu A. Y.(2004).“A Data Mining Application on Air Temperature Database”, Lecture Notes in Computer Science, 3261, Springer Verlag, ADVIS, 68-76.
• Chang C-L.(2007).“A study of applying data mining to early Intervention for developmentally-delayed children”. Expert Systems with Applications 33, 407–412.
• Das A., Ng, W. K., Woon Y. K.(2001).“Rapid Association Rule Mining”, In Proceedings of the Tenth International Conference on Information and Knowledge Management, ACM Press, Atlanta, GA, USA, 487-499.
• Doğan Ş.,Türkoğlu İ.(2007). "Hypothyroidi and Hyperthyroidi Detection
• from Thyroid Hormone Parameters by Using Decision Trees", Doğu Anadolu
• Bölgesi Araştırmaları Dergisi, Cilt 5, No 2, 163-169.
• Fayyad U., G.Piatetsky-Shapiro P., Symth P.(1996).“From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases”, AI Magazine, 17(3), 37- 54.
• Groth R.(1999).“Data Mining: Building Competitive Advantage”, PrenticeHall PTR, New Jersey, p. 84-88.
• Han J., Kamber M.(2006).Data Mining Concepts and Techniques 2nd Ed., Morgan Kaufmann Publishers, Massachusetts.
• Hand D.J.(1998).“Data Mining: Statistics and More?”, The American Statistician, Cilt 52, 112-118.
• Houtsma M., Swami A.(1995). “Set-Oriented Mining for Association Rules in
• Relational Databases”, Proceedings of the 11th IEEE International Conference on
• Data Engineering, Taipei, Taiwan, 25-34.
• Jacobs P.(1999). “Data Mining: What General Managers Need to Know”, Harvard Management Update, Cilt 4, No 10, 8.
• Koyuncugil A.S.(2006). “Bulanık Veri Madenciliği Ve Sermaye Piyasalarına Uygulanması”, Doktora tezi (basılmamış), Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006.
• Koyuncugil A.S., Özgülbaş N.(2009).”Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve Uygulamaları”, Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 2, Sayı: 2.
• Lepp, A., Gibson, H. (2008). “Sensation Seeking and Tourism: Tourist Role of Risk and Destination Choice”, Tourism Management, 29: 740-750.
• Line Nathaniel D., Runyan Rodney C.(2012).”Hospitality Marketing Research: Recent Trends and Future Directions”, International Journal of Hospitality Management,477-488.
• Oh, H., Kim, B.Y., ve Shin, J.H. (2004). “Hospitality and Tourism Marketing: Recent Development in Research and Future Directions”, Hospitality Management, 23: 425-447.
• Özekes S., Çamurcu Y.(2003).“Veri Madenciliğinde Karar Ağaçları Yöntemi Uygulaması”, Bilgi Teknolojileri Kongresi II, Pamukkale Üniversitesi, Denizli.
• Piatetsky-Shapiro G., Fawley W. J.(1991).“Knowledge Discovery in Databases”, AAAI/MIT Pres.
• Savesere A., Omiecinski E., Navathe S.(1995). “An Eficient Algorithm for Mining Association Rules in Large Databases”, In Proceedings of 20th International Conference on VLDB, 432-444.
• Takçı H., Hayta Ş.(2014).“Suç Veri Madenciliği Yardımıyla Hırsızlık Suçları Hakkında Kural Çıkarımı”, Eleco 2014 Elektrik – Elektronik – Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 – 29 Kasım 2014, Bursa.
• Tan P. N., Steinbach M., Kumar V.(2006). Introduction to Data Mining, Addison Wesley.
• Trauer, B. (2006). “Conceptualizing Special Interest Tourism – Framework for Analysis”, Tourism Management, 27: 183-200.
• Tsiptsis K., Chorianopoulos A.(2010). Data Mining Techniques in CRM: Inside Customer Segmentation, Wiley Publishing, United Kingdom.
• Zaine O. R.(1999).“Principles of KDD”. Ph. D. Thesis (Unpublished). University Of Alberta, Department of Computing Sciences.
• Zaki M. J., Hsiao, C. J.(2002).“CHARM: An Efficient Algorithm for Closed Itemset Mining”, In 2nd SIAM International Conference on Data Mining (SDM’02), Eds. Grossman, R. L., Han, J., Kumar, V., Mannila, H. ve Motwani, R., Siam, Arlington, VA, USA, 457-473.
• Zhu H.(1998). “On-Line Analytical Mining of Association Rules”, MSc. Thesis, Simon Fraser University, Ottawa, Canada.