tag BirliktelikKuralları

Market Basket Analysis (Pazar Sepeti Analizi)

Bu sayfada BirliktelikKuralları (Market Basket Analysis (Pazar Sepeti Analizi)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis), bir veri kümesindeki işlemler içinde birlikte ortaya çıkan nesne veya öğe gruplarını keşfetmek amacıyla kullanılan temel bir veri madenciliği tekniğidir. Adını, müşterilerin alışveriş sepetlerinde hangi ürünleri birlikte satın aldığını analiz eden perakende uygulamasından alır; ancak günümüzde e-ticaret öneri sistemlerinden sağlık bilişimine kadar geniş bir kullanım alanına kavuşmuştur. Teknik, birliktelik kuralı madenciliği (association rule mining) üzerine kurulmuştur ve üç temel metriği baz alır. Destek (support), bir öğe kümesinin tüm işlemler içindeki görülme sıklığını ölçer; ender görülen birliktelikleri analiz dışı bırakmaya yarar. Güven (confidence), belirli bir öncül öğe alındığında ardıl öğenin de alınma olasılığını ifade eder. Kaldıraç (lift), bu birlikteliğin bağımsız oluşumdan ne kadar güçlü olduğunu gösterir; Lift > 1 değeri gerçek bir ilişkiye, Lift < 1 ise negatif bir ilişkiye işaret eder. Analizde en yaygın kullanılan algoritmalar Apriori ve FP-Growth'tur. Apriori, sık geçen öğe kümelerini adım adım genişleterek bulur; ancak büyük veri setlerinde aday öğe sayısının hızla artması nedeniyle hesaplama maliyeti yüksek olabilir. FP-Growth ise veriyi sıkıştırılmış bir ağaç yapısı olan FP-Tree'de saklar; aday üretme adımını atlayarak çok daha verimli çalışır ve büyük ölçekli veri setleri için tercih edilen yöntem hâline gelmiştir. Pazar Sepeti Analizi; e-ticaret platformlarında "Bu ürünü alanlar bunu da aldı" türü öneri motorlarının temelini oluşturur. Mağaza rafı düzenlemesi, ürün paketleme (bundle) stratejileri, çapraz satış (cross-sell) ve yukarı satış (up-sell) kampanyaları için somut verilere dayalı kararlar almayı mümkün kılar. Sağlık sektöründe eş zamanlı reçete edilen ilaçların tespiti, bankacılıkta dolandırıcılık örüntüleri ve web analitiğinde birlikte ziyaret edilen sayfa kümeleri de aynı yöntemle araştırılır. Python ekosisteminde mlxtend kütüphanesi Apriori ve FP-Growth algoritmalarını; PySpark ise büyük ölçekli dağıtık ortamlar için birliktelik kuralı madenciliğini destekler. Verinin doğru ön işlenmesi — özellikle işlem matrisinin (transaction matrix) ikili formata dönüştürülmesi ve minimum destek eşiğinin belirlenmesi — analizin kalitesini doğrudan etkiler.

shopping_basket

Market Basket Analysis (Pazar Sepeti Analizi)

Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis), bir veri kümesindeki işlemler içinde birlikte ortaya çıkan nesne veya öğe gruplarını keşfetmek amacıyla kullanılan temel bir veri madenciliği tekniğidir. Adını, müşterilerin alışveriş sepetlerinde hangi ürünleri birlikte satın aldığını analiz eden perakende uygulamasından alır; ancak günümüzde e-ticaret öneri sistemlerinden sağlık bilişimine kadar geniş bir kullanım alanına kavuşmuştur. Teknik, birliktelik kuralı madenciliği (association rule mining) üzerine kurulmuştur ve üç temel metriği baz alır. Destek (support), bir öğe kümesinin tüm işlemler içindeki görülme sıklığını ölçer; ender görülen birliktelikleri analiz dışı bırakmaya yarar. Güven (confidence), belirli bir öncül öğe alındığında ardıl öğenin de alınma olasılığını ifade eder. Kaldıraç (lift), bu birlikteliğin bağımsız oluşumdan ne kadar güçlü olduğunu gösterir; Lift > 1 değeri gerçek bir ilişkiye, Lift < 1 ise negatif bir ilişkiye işaret eder. Analizde en yaygın kullanılan algoritmalar Apriori ve FP-Growth'tur. Apriori, sık geçen öğe kümelerini adım adım genişleterek bulur; ancak büyük veri setlerinde aday öğe sayısının hızla artması nedeniyle hesaplama maliyeti yüksek olabilir. FP-Growth ise veriyi sıkıştırılmış bir ağaç yapısı olan FP-Tree'de saklar; aday üretme adımını atlayarak çok daha verimli çalışır ve büyük ölçekli veri setleri için tercih edilen yöntem hâline gelmiştir. Pazar Sepeti Analizi; e-ticaret platformlarında "Bu ürünü alanlar bunu da aldı" türü öneri motorlarının temelini oluşturur. Mağaza rafı düzenlemesi, ürün paketleme (bundle) stratejileri, çapraz satış (cross-sell) ve yukarı satış (up-sell) kampanyaları için somut verilere dayalı kararlar almayı mümkün kılar. Sağlık sektöründe eş zamanlı reçete edilen ilaçların tespiti, bankacılıkta dolandırıcılık örüntüleri ve web analitiğinde birlikte ziyaret edilen sayfa kümeleri de aynı yöntemle araştırılır. Python ekosisteminde mlxtend kütüphanesi Apriori ve FP-Growth algoritmalarını; PySpark ise büyük ölçekli dağıtık ortamlar için birliktelik kuralı madenciliğini destekler. Verinin doğru ön işlenmesi — özellikle işlem matrisinin (transaction matrix) ikili formata dönüştürülmesi ve minimum destek eşiğinin belirlenmesi — analizin kalitesini doğrudan etkiler.

arrow_forward