Hızlı Erişim


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


Özet


MOBİLYA ÜRÜNÜNDE EN ÇOK KARŞILAŞILAN SORUNLARIN VERİ MADENCİLİĞİ İLE ARAŞTIRILMASI

İnsanların yaşam kalitesini iyileştirmekte mobilyalar önemli bir yere sahiptir. Tüketiciler açısından mobilya ürününde yaşanan sorunlar satın alma niyetini üzerinde oldukça etkilidir. Veri madenciliği bilim ve endüstri dünyasında farklı problemleri çözmek için etkin olarak kullanılmaktadır. Aynı zamanda veri bilimi, gizli bilgileri bulmak için bilim insanlarına birçok yöntem sunar. Bu araştırmada, tüketicilerin mobilya ürününde yaşadığı sorunları analiz etmek için veri madenciliğinden faydalanılmıştır. Bu amaç için anket yöntemi ile veriler elde edilmiştir. Ankette tüketicilerin bilgileri, mobilya ürününde en çok karşılaşılan sorunlar ve en sık sorun yaşanan mobilya türleri sorulmuştur. Verileri analiz etmek için Rapidminer yazılımı ve FP-Growth algoritması kullanarak çok değişkenli bir analiz yaklaşımı uygulandı. Çalışma sonucunda, medeni durumu bekar ve eğitimi durumu üniversite olan erkeklerin %94 güvenirlik ile mobilyanın rahatlığından şikayetçi olduğu bulunmuştur. Aynı zamanda %100 güvenirlik oranı ile medeni durumu evli, yaşı 18-30 arasında olan ve mobilya yeterince dayanmadı şikayetini yapanlar kadındır. Bu çalışma sonucunda veri bilimine dayalı mobilya üretimi ile tüketici memnuniyeti artırılabileceği tespit edilmiştir.



Anahtar Kelimeler
Veri Madenciliği, Mobilya, Sorunlar, FP-Growth Algoritması

Kaynakça Chou, J. S., & Tran, D. S. (2018). Forecasting energy consumption time series using machine learning techniques based on usage patterns of residential householders. Energy, 165, 709-726. Cuesta, H. A., Coffman, D. L., Branas, C., & Murphy, H. M. (2019). Using decision trees to understand the influence of individual-and neighborhood-level factors on urban diabetes and asthma. Health & place, 58, 102119. De Guimarães, J. C. F., Severo, E. A., Dorion, E. C. H., Coallier, F., & Olea, P. M. (2016). The use of organisational resources for product innovation and organisational performance: A survey of the Brazilian furniture industry. International Journal of Production Economics, 180, 135-147. Karayılmazlar, S , Bardak, T , Avcı, Ö , Kayahan, K , Karayılmazlar, A , Çabuk, Y , Kurt, R , İmren, E . (2019). Veri madenciliği algoritmalarına dayalı olarak sosyal medya üzerinden mobilya seçimindeki yönelimlerin belirlenmesi: Twitter örneği. Turkish Journal of Forestry , 20 (4) , 447-457 . DOI: 10.18182/tjf.609967 Krzyzaniak, L., & Smardzewski, J. (2019). Strength and stiffness of new designed externally invisible and demountable joints for furniture cases. Engineering Structures, 199, 109674. Özçakır, F.C. ve Çamurcu, A.Y., (2007). Birliktelik kuralı yöntemi için bir veri madenciliği yazılımı tasarımı ve uygulaması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 6(12), 21-37. Pan, W., Wang, Y., & Chen, X. D. (2018). Domain knowledge based non-linear assembly sequence planning for furniture products. Journal of manufacturing systems, 49, 226-244. Rathod, R. R., & Garg, R. D. (2016). Regional electricity consumption analysis for consumers using data mining techniques and consumer meter reading data. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 78, 368-374. Smardzewski, J. (2015). Classification and Characteristics of Furniture, In Furniture Design Springer, Cham, 2015. Sözen, E , Bardak, T , Peker, H , Bardak, S . (2017). Apriori Algoritması Kullanılarak Mobilya Seçimde Etkili Olan Faktörlerin Analizi . İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi , 679-684 . Udayakumar, S., Senadeera, D. C., Yamunarani, S., & Cheon, N. J. (2018). Demographics analysis of twitter users who tweeted on psychological articles and tweets analysis. Procedia computer science, 144, 96-104. Vadim, K. (2018). Overview of different approaches to solving problems of Data Mining. Procedia computer science, 123, 234-239. Zheng, Q., Li, Y., & Cao, J. (2020). Application of data mining technology in alarm analysis of communication network. Computer Communications, 163, 84-90.

Gelişmiş Arama


Duyurular

    ***********************

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin Aralık sayısı 

    (31.12.2020)

    yayınlanmıştır.

    mail mail mail mail mail

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin

    Mart Sayısı 

    İçin Makalenizi  

    Sisteme Yükleyebilirsiniz.

    mail mail mail mail mail

     



Adres :Göztepe Mah., Beykoz, İstanbul/TURKEY
Telefon :+90 555 005 92 85 Faks :+90 216 606 32 75
Eposta :info@euroasiajournal.org

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri