Veri madenciliği büyük miktardaki verinin, bu verilerden anlamlı örüntü ve kurallar çıkarılması amacıyla analiz edilmesidir. Veri madenciliğinde verinin yapısına uygun olarak birçok teknik kullanılmaktadır. Bu tekniklerden biri olan “Birliktelik Kuralları Analizi/Sepet Analizi” ile, büyük veri tabanlarından yola çıkılarak, müşterilerin alışveriş davranışları keşfedilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye‟de perakende sektöründe faaliyet gösteren büyük bir market zincirine ait veriler ele alınarak, veriler “Birliktelik Kuralları” ile analiz edilmiş ve müşterilerin satın alma davranışlarını etkileyen değişkenler karar ağaçlarıyla belirlenmiştir. Çalışmada verilerin analizi için SPSS‟in veri madenciliği modülü olan Clementine programı kullanılmıştır.
Data mining analyzes large amount of data for the purpose of deriving meaningful patterns and rules. Many techniques in accordance with the structure of data are used in data mining. with “Association Rules Analysis/Market Basket Analysis”, that is one of these techniques; shopping behaviors of customers are tried to be found out by setting out from large data bases. In this study, data belonging to a big market chain that activates in the retail sector in Turkey was handled, the data was analysed with “Association Rules” and the variables effecting purchasing behaviours of costumers were determined with decision trees. In the study, Clementine program, the data mining module of SPSS, was used for analysis of the data.
