Küçükaydın, HandeGenç, Özge2019-11-122019-11-122018Genç, Ö. (2018). Association rule mining on ticket sales data, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiyehttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1176This study aims to analyze the ticket sales data of a cultural institution and define association rules between the festivals/event group and festival/event group venues by market basket analysis. Market basket analysis is a well-known data mining method that is used to discover similarities between products or product groups. For market basket analysis, the apriori algorithm is applied which is considered as a popular data mining algorithm and helps to discover frequent item sets and forms association rules within the dataset. In this project, the apriori algorithm is applied using Python to discover the association rule: between the venues (implementation 1), between the venues excluding the venues used for a specific festival type (implementation 2), between festivals and event groups if any (implementation 3). According to the results of implementation 1, the associations are mostly between the venues of a specific festival type. According to the implementation 2, when we exclude this specific festival type from the dataset, it is seen the rules are mostly between the venues of another festival type. In implementation 3, when the festival venues variable is excluded and only the event names are considered, it is seen that the support, lift and confidence values are lower than the previous implementations.Bu çalışma bir kültür kurumunun altı aylık bilet satış verisini analiz ederek festival/etkinlik mekanları arasında ve festival/etkinlik grupları arasında birliktelik kuralları bulmayı hedeflemektedir. Alışveriş sepet analizi ürün ve ürün grupları arasındaki benzerlikleri bulmak amacıyla kullanılan ve iyi bilinen bir veri madenciliği metodudur. Bu analizi gerçekleştirmek için bu çalışmada apriori algoritması kullanılmıştır. Apriori algoritması veri içindeki sık görülen veri kümelerini keşfetmeye yarayan iyi bilinen bir veri madenciliği algoritmasıdır. Bu çalışmada apriori algoritması üç farklı şekilde ve Python kullanılarak uygulandı. Birinci uygulama mekânlar arasında, ikinci uygulama belirli bir festival türü çıkarıldığında mekânlar arasında ve üçüncü uygulama da festivaller/etkinlik grubu arasında birliktelik bulmak üzere yapıldı. Birinci uygulamanın sonuçlarına göre birliktelikler en çok belirli bir festival tipi ile ilişkili mekânlar arasında görülmüştür. İkinci uygulamaya göre (belirli bir festival tipi çıkarıldığında) birliktelikler çoğunlukla farklı bir festival tipinin mekânları arasında olmuştur. Üçüncü uygulamada, mekanlara değil festival/etkinlik grupları arasındaki ilişkilere bakıldığında destek, lift ve güven değerlerinin önceki uygulamalara göre düşerek birliktelikler bulunduğu görülmüştür.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessMarket Basket AnalysisApriori AlgorithmAssociation RuleAlışveriş Sepet AnaliziApriori AlgoritmasıBirliktelik KurallarıMaster's Degree Project