Kümeleme analizi ve pazarlamada kullanımı

Basit Öğe Kaydı
dc.authoridTR45850en_US
dc.contributor.authorKoltan, Şebnem
dc.contributor.authorPatır, Said
dc.date.accessioned2016-09-29T10:26:25Z
dc.date.available2016-09-29T10:26:25Z
dc.date.issued2011
dc.departmentİnönü Üniversitesien_US
dc.descriptionİnönü Üniversitesi Akademik Yaklaşımlar Dergisi. (2011). Cilt:2, Sayı:1, 91-113 ss.en_US
dc.description.abstractKümeleme analizi, veritabanlarındaki verilerin gruplar veya kümeler altında toplanarak, benzer özelliklere sahip nesnelerin bir araya gelmesini sağlayan bir veri madenciliği tekniğidir. Bu çalışmada amaç, pazarlama alanında işletmelerin dikkate alması gereken en önemli ölçütlerin saptanmasında kümeleme analizi tekniğinin uygun bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektir. Çalışmada, yeni bir halı temizleyicisini pazarlayan bir işletmenin tüketici satın alma tercihleri üzerinde etkili 5 faktöre göre oluşturulan 22 profilden yararlanarak kümeleme analizi tekniği uygulanmıştır. Bu amaçla “Hiyerarşik Kluster (küme) Analizi” kullanılmıştır. Analiz sonuçları, Dendrogram ve Aglomeratif Çizelge ile de desteklenmiştir. Analizde mesafe olarak kullanılan Kareli Öklid ve Pearson Yakınlık Matriksi ölçütlerine göre de birbirlerine en çok benzeyen profiller ve en az benzerlik gösteren profiller saptanmıştır.en_US
dc.description.abstractCluster analysis is one of the data mining techniques which identifies groups of samples that behave similarly or show similar characteristics. The aim of the study indicate cluster analysis techniques are available method that determining the most important factors which businesses in marketing must taken into consideration for evaluating their performances. Cluster analysis technique is applied on 22 buying preference profiles about 10 consumers and 5 factors for a firm that marketing for a new carpet cleaner. For this aim, used hierarchial cluster analysis. The analyses were supported with Dendrogram and Agglomerative Schedule. According to results of Squared Oklid Distance Calculations and Pearson Proximity Matrix, the highest resemblance profiles and the least resemblance profiles are determined.en_US
dc.identifier.citationKoltan, Ş. Patır, S. (2011). Kümeleme analizi ve pazarlamada kullanımı. İnönü Üniversitesi Akademik Yaklaşımlar Dergisi. Cilt:2, Sayı:1, 91-113 ss.en_US
dc.identifier.endpage113en_US
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage91en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11616/4575
dc.identifier.volume2en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisien_US
dc.relation.ispartofİnönü Üniversitesi Akademik Yaklaşımlar Dergisien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectCluster analysisen_US
dc.subjectMarketingen_US
dc.subjectAgglomerative scheduleen_US
dc.subjectDendrogramen_US
dc.subjectKümeleme analizien_US
dc.subjectPazarlamaen_US
dc.subjectAglomeratif çizelgeen_US
dc.titleKümeleme analizi ve pazarlamada kullanımıen_US
dc.title.alternativeCluster analysıs and ıts usage ın marketıngen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Makale.pdf
Boyut:
439.8 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Makale Dosyası
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İnönü Üniversitesi Akademik Yaklaşımlar Dergisi Koleksiyonu