1 / 17

Pozitif ve Negatif Ürün İlişkilerini İncelemek için Bir Çerçeve: Yeniden Madencilik (Re- mining )

Pozitif ve Negatif Ürün İlişkilerini İncelemek için Bir Çerçeve: Yeniden Madencilik (Re- mining ). Ayhan Demiriz G. Ertek, T. Atan ve U. Kula 30 Haziran 2010, YA/EM 2010 Sabancı Üniversitesi. İçerik. Kavramlar Giriş Negatif İlişki Madenciliği Metodoloji Kısa Tanım

nelly
Download Presentation

Pozitif ve Negatif Ürün İlişkilerini İncelemek için Bir Çerçeve: Yeniden Madencilik (Re- mining )

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Pozitif ve Negatif Ürün İlişkilerini İncelemek için Bir Çerçeve: Yeniden Madencilik (Re-mining) Ayhan Demiriz G. Ertek, T. Atan ve U. Kula 30 Haziran 2010, YA/EM 2010 SabancıÜniversitesi

  2. İçerik • Kavramlar • Giriş • NegatifİlişkiMadenciliği • Metodoloji • KısaTanım • YenidenMadencilikSürecininPerakendecilikVerileriÜzerineUygulanması • VeriModeli • İlişkiMadenciliğininUygulanması • BetimselYenidenMadencilik • GörselKeşifeYönelikYenidenMadencilik • Sonuç

  3. ÇalışmanınTemeli • Pozitifvenegatifilişkimadenciliğiyaygınolarakbüyükölçekliperakendecilikverileriniincelemedebaşarılıolarakkullanılmaktadır • Fiyatverilerioperasyonelverilerinbirparçasıolduğuhaldeverimadenciliğindeçokazkullanılmıştır. • Hem pozitif hem de negatifilişkimadenciliğindefiyatverilerininkullanılmasınaolanaksağlamak • Yurt genelinde 200’den fazlamağazasıolanbirhazırgiyimperakendecisineaitverilerianalizetmek

  4. Terminoloji • İlişkimadenciliğişeklindekurallarıbulmayaçalışır. • DestekveGüvenkuralıngücünübelirler. • Negatifilişkimadenciliğiiseşeklindekikurallarıbulmayaçalışır. Öyleki , Y’ninyokluğu (alınmadığı) anlamınagelir. • Ürünikamelerinibulmadanegatifilişkimadenciliğikullanılabilir.

  5. NegatifİlişkiMadenciliği A F • Adaynegatifilişkilerüçfarklıyöntemleeldeedilebilir • Sıkürünkümelerininçocuklarıörneğin{DJ} • Sıkürünkümesindenbirürünvesıkürünkümesinininçocuğuörneğin{CJ} • Sıkürünkümesindenbirürünvediğersıkürününkardeşiörneğin{CH} Frequent Itemset C H B G D E J K

  6. Dolaylıİlişki • {AB} ve {AC} ürünkümelerininherikisi de sıktır. • Fakat {BC} ürünkümesisıkdeğildir. • O zaman {BC} ürünkümesihakkında A ürünüüzerindendolaylıilişkiyesahiplerdirhükmünevarabiliriz. • {BC} ürünkümesinegatifilişkiiçinbiradaykümedir. A C B

  7. Ana Adımlar • Pozitifvenegatifilişkileyesahipürünçiftlerieldeedilir. • Pozitifvenegatifilişkiyesahipürünçiftlerisırasıyla ‘+’ ve ‘-’ olaraketiketlenir • Ürünveürünçiftlerineaitözellikleredayanarakyenibirverisetihazırlanır • Yeniverisetiüzerindekeşfedayalıgörselanaliz, betimselvetahmineyönelikyenidenverimadenciliği (re-mining) gerçekleştirilir

  8. MuhtemelKullanımAlanları • Alana özgübilgiyiyeniverimadenciliğiadımındakullanma • Alana özgübilgiyiorjinalverimadenciliğiadımındakullanmayarakkarmaşıklığınazaltılması • Sadeceilişkimadenciliğineözgüdeğildirbaşkayöntemlerle de birliktekullanılabilir • Verimadenciliğisonuçlarınıanlamakveanalizetmekiçinkullanılabilir

  9. VakaÇalışması • Türkiye’ninöndegelenhazırgiyimperakendezincirindenverilereldeedilmiştir • Veriler, 2007 yazsezonundabir merchandise grubuna (örneğinerkek) aittümsatış, iadevestokhareketleriniiçermektedir • SKU seviyesindeanalizbüyükdeğişkenliğesahipolduğundanürünhiyerarşisindebirüstkademeolan model bazındaanalizleryapılmıştır • Toplam 710 modelden 600 tanesianalizlerdekullanılmıştır • Toplam 2.753.260 satışişleminde 4.376.886 ürünsatışıgerçekleşmiştir

  10. İlişkiMadenciliğiSonuçları • Destekseviyesi 100 kabuledildiğinde 600 ürün de sıktır • 3930 pozitifve 2433 negatifilişkiyesahipürünçiftibulunmuştur

  11. YeniBirÖğrenmeProblemi • Pozitifvenegatifilişkilerdenöğrenebilirmiyiz? • İlişkileriaçıklamakiçinkurallarbulabilirmiyiz? • Ürünçiftleriiçinyenideğişkenlernasıloluşturulmalıdır (örneğin AB için mi yoksa BA için mi?) • Rastgele mi sıralanmalı? Yoksa belli birdüzende mi? • Yüksekfiyatlıürünvedüşükfiyatlıürün?

  12. BetimselYenidenMadencilik • Kararağaçlarıbuamaçiçinkullanılabilir • C5.0, negatifilişkileriçin 53 kuralvepozitifilişkileriçinse 11 kuralbulmuştur • `-' sınıfiçinbirörnek: IfStartWeekH > 11 and AvgPriceL_H0_L1 > 0.844 andCategoryL = 0208 andCorrNormPrice_HL ≤ 0.016 Then `-'. • Yüksekfiyatlıürün 11. haftadansonrasatılırsave • Ortalama normalize edilmişdüşükürününfiyatıtekbaşınasatıldığında 0.844’ten büyükiseve • Düşükfiyatlıürününkategorisi “0208” iseve • Normalize edilmişfiyatlararasındakikorelasyon 0.016 tan küçükveyaeşitise, hedefsınıf ‘-’ tır

  13. BetimselYenidenMadencilik • Başkabirörnekkural: ifLifeTimeL ≤ 21 andMinPriceH > 19.99 andCategoryH = 0271 andCorrNormPrice_HL ≤ 0.005 then ‘-’ • ‘+’ sınıfiçinörnek: ifMaxPriceH ≤ 14.43 and StdDevPriceH_H1_L0 ≤ 0.05 then ‘+’. • ‘+’ sınıfiçindiğerbirörnek : ifLifeTimeH > 23 andLifeTimeL ≤ 21 andMaxPriceH > 12.21 andCorrNormPrice_HL > 0.003 then ‘+’.

  14. BetimselYenidenMadencilik: İnteraktifKararAğacıModeli

  15. KeşfeYönelikGörselAnaliz

  16. KeşfeYönelikGörselAnaliz

  17. Sonuç • Verimadenciliğisürecini, ekadımveyenibirverisetiilezenginleştirebilenbirçerçeveönerilmiştir • Bu yöntemle, ilk verimadenciliğisonuçlarınınaçıklanmasınısağlayankurallarbulunabilmektedir • Dolaylıolarakpozitifvenegatifkantitatifilişkimadenciliğiyapılabilmektedir • Potansiyelolarakilişkimadenciliğininyanındadiğerverimadenciliğiyaklaşımlarındadakullanılabilir

More Related