Sosyal Bilimlerde Veri Madenciliğinin Pazarlama Alanında Kullanımı

Author:

TÜRK Bahar1

Affiliation:

1. PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Geçmişi ve bugünü anlamanın, geleceğe daha net bakmamıza yardım ettiği söylenebilir. Özellikle bilgi çağında, dijitalleşmenin de katkısıyla oluşan devasa veriler bu anlamlandırmayı daha önemli kılmaktadır. Bunu başarabilmek için elimizdeki en etkili yöntemlerden biri ise veri madenciliğidir. Veri madenciliği söz konusu verilerin içerisinde anlamlı ilişkileri, kalıpları ve eğilimleri keşfetmeye dayalı üretkenliği arttırmaya yönelik bir araçtır. Sosyal bilimlerde ve pazarlama alanında sıklıkla kullanılan veri madenciliği, keşfettiği anlamlı kalıplar ve ilişkilerle, müşterilerin gelecekteki davranışlarını tahmin etmeye yönelik öngörü geliştirmekte; ürün tekliflerinin nasıl yapılandırılması gerektiği gibi satış ve hizmet fonksiyonlarını destekleyerek işletmeler için birçok avantaj yaratmaktadır. Bu bağlamda çalışmada, sosyal bilimlerde veri madenciliği ve uygulamalarına ilişkin genel bilgi verilmesi, ardından pazarlama alanında veri madenciliği kullanımının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede veri madenciliği kavramının sosyal bilimciler açısından daha net anlaşılmasına ve benimsenmesine, pazarlama alanında veri madenciliği uygulamalarının artmasına, dolayısıyla teoriye ve sektöre sağlayacağı katkıyı arttırmasına destek olacağı düşünülmektedir.

Publisher

Anadolu Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi

Subject

General Medicine

Reference56 articles.

1. Agarwal, S. (2013). Data mining: Data mining concepts and techniques [Full Paper]. International Conference on Machine Intelligence and Research Advancement, Katra, JK, India. Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsparnumber=6918822&casa_token=6disTaBAQAsAAAAA:ByVESK6tGqccbwC9FcHZZue6z5QiTnqmqzYDVOk0svwXbnioW1a0a8B9utGjMYBNM4iTA4VXF8s&tag=1

2. Akbıyık, A. (2019). Sosyal bilimlerde metin madenciliği wordstat uygulamaları. Sakarya: Sakarya Yayıncılık.

3. Akpınar, H. (2000). Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1), 1-22. Erişim adresi: https://scholar.google.com.tr/scholar?hl=tr&as_sdt=0,5&cluster=7334736236434332959

4. Albayrak, M., Topal, K. ve Altıntaş, V. (2017). Sosyal medya üzerinde veri analizi: Twitter. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22 (Kayfor 15 Özel Sayısı), 1991-1998. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1026277

5. Batool, I. ve Khan, T. A. (2022). Software fault prediction using data mining, machine learning and deep learning techniques: A systematic literature review. Computers and Electrical Engineering, 100, 107886. doi: 10.1016/j.compeleceng.2022.107886

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3