VERİ MADENCİLİĞİ

Pazar sepeti analizi, müşterilerin alışveriş alışkanlıklarının veritabanındaki bilgiler aracılığı ile ortaya çıkartılması işlemidir. Müşterilerin alışveriş alışkanlıklarının ortaya çıkartılması, mağazalardaki ürünlerin yerleştirilmesine, mağaza alanının tasarlanmasına ve satışı yapılacak ürünlerin belirlenmesine yardımcı olur.

Bir ilişki kuralı oluşturmak amacıyla yapılacak ilişki analizinin amacı, değerleri karar verici tarafından belirlenen destek ve güven değerlerini kısaca eşik değerlerini sağlayan kuralların elde edilmesidir.

Pazar sepeti analizi, müşterilerin daha önceden yapmış oldukları alışverişlerinden oluşan veritabanından her bir alışverişinde birlikte almış olduğu ürünler arasındaki ilişkilerden yola çıkılarak müşterilerin alışveriş alışkanlıklarının belirlenmesidir. Bu sayede müşterilerin kişisel tercihlerinin belirlenmesi, birlikte satışa sunulacak ürünlerin belirlenmesi, ürün satış raflarının tasarlanması ve promosyon düzenlemeleri gibi satışı artırmaya yönelik çalışmalar daha doğru bir şekilde yapılabilmektedir.

Pazar sepeti analizinde müşterilerin alışverişlerinde aldıkları her bir ürün nesne olarak ifade edilir.

Pazar sepeti analizinde müşterilerin alışverişlerinde aldıkları her bir ürün nesne, içerisinde birçok nesneyi yani ürünü barındıran her bir alışveriş ise işlem olarak ifade edilir.

Bir alışveriş veri tabanından oluşturulacak ilişki kuralları arasından işe yarayacak bilgiyi üretmek amacıyla kullanılacak ilişki kuralı ilginç kural olarak tanımlanabilir.

Bir ilişki kuralının ilginç kural olarak değerlendirilebilmesi için,

i. Daha önceden keşfedilmemiş

ii. Eyleme dönük, bir başka ifadeyle uygulanabilir
olması gerekir.

Bir ilişki kuralının “ilginç”liği, kişiden kişiye değişiklik gösterebilen yani subjektif bir karar olmasına rağmen, bu kararın verilebilmesi için verilerden elde edilebilecek ilişki kurallarının bilimsel veya objektif ölçütler aracılığı ile de elenmesi beklenir.

İlginç kuralların belirlenebilmesi amacıyla kullanılan başlıca objektif ölçütler destek ve güven ölçütleridir. 

Bir ilişki kuralının “ilginç kural” olarak değerlendirilmesi, problemin amacına ve karar vericinin tutumuna bağlı olarak değişebilmektedir.

İlişki kuralı oluşturabilmek için geliştirilen algoritmalar içerisinde en çok bilinen ve en sık kullanılan algoritmadır. Apriori algoritması, 1994 yılında Agrawal ve Srikant tarafından geliştirilmiştir. Algoritmanın ismi, sık görülen nesne kümelerin önsel bilgisini kullanmasından, diğer bir ifadeyle bilgileri bir önceki adımdan almasından dolayı bir önceki (prior) anlamına gelen “apriori” dir.

Apriori algoritmasında belirlenen destek eşik değerini geçemeyen az elemanlı kümelerin üst kümeleri de destek eşik değerini geçemeyeceği için değerlendirme dışı bırakılır. Bu yönteme destek-bazlı budama (support based pruning) denir.

Pazar sepeti analizinde nesneler, müşteriler tarafından satın alınan ürünlerdir. Bir kalemde satın alınan ve içerisinde birçok nesneyi barındıran satın alma ise işlem veya kayıt olarak nitelendirilir. Dolayısıyla Pazar sepeti analizinde, bir işlemde alınan nesneler arasındaki ilişkiler incelenerek çeşitli ilişki kuralları oluşturulur.

A ⇒ B kuralı bir ilişki kuralı olarak adlandırılır. Burada A öncül (antecedent), B ise sonuç (consequent) olarak adlandırılır. 

Bu marketten süt ve ekmek alan müşterilerin bunlarla birlikte çoğunlukla yumurta da aldıkları yönünde oluşturulacak bir ilişki kuralı {Süt, Ekmek} ⇒ {Yumurta} şeklinde ifade edilir.

2^m = 2^4 =16 tane olur.

Combinasyon(4,2)=6

Bir alışveriş veritabanından oluşturulacak ilişki kuralları arasından işe yarayacak bilgiyi üretmek amacıyla kullanılacak ilişki kuralı ilginç kural olarak tanımlanabilir.

İlginç olarak nitelendirilen ve bilgi üretmek amacıyla kullanılacak bir ilişki kuralının belirlenebilmesi için kullanılan ilk ölçüt, nesne setleri içerisinden eleme yapılmasını sağlayan destek değeridir.

Destek{süt,ekmek}=2/5=0,40

Belirlenen destek eşik değerine eşit veya daha büyük destek değerine sahip nesne setine sık görülen nesne seti denir.

Sık görülen nesne setleri ile A⇒B şeklinde oluşturulan bir ilişki kuralı için hesaplanacak güven değeri, D işlemler veritabanında A’yı içeren ve aynı zamanda B’yi de içeren işlemlerin sayısının sadece A’yı içeren işlem sayısına oranıdır.

bir ilişki kuralının güven değeri, o kuralın öncül(A) nesne setinin ortaya çıkması veya gözlenmesi durumunda sonuç (B) nesne setinin de ortaya çıkması, gözlenmesi olasılığıdır ve P(B│A) şeklinde gösterilir. Güven değeri [0,1] arasında değer alır ve yüzde olarak yorumlanır.

Doğru yanıt, ilişki kurallarıdır.