You are here

PERAKENDE GIDA MARKET MAĞAZACILIĞINDA TÜKETİCİ TALEBİ(CLUSTER ANALİZİNİN WEKA YAZILIMI İLE UYGULAMALI ÖRNEĞİ)

CONSUMER DEMAND IN RETAIL MARKET MERCHANDIZING (PRACTICAL EXAMPLE OF CLUSTER ANALYSIS WITH WEKA SOFTWARE)

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
Today, there are lots of factors changing the habit and attitude of consumer. This condition which is especially effective on consumer preferences has differentiated the shopping habit of consumer. It is among the known facts that businesses which serve in line with the consumer demands present new practices each passing day. Technology’s gradual acceleration and advertisements especially havechanged the habits of consumer. In this resulting table, these factors which change the attitudes and behaivors of consumer have also differentiated the producer and seller strategy. Therefore, many businesses give service as directed to today’s conditionsor consumer demands. When we look at the gradually increasing city population, we can observe the appearance of some differences concerning the shopping preferences. There are a number of literatureresearches concerning this matter. Especially big shopping malls “AVM”s and supermarkets give more extensive service to their customers. Within these services, there existsa product range not only for food products but also for various fields like construction market, furniture, technological products. However, consumer had to provide all of these productsand the service from various fields from seperate places in the past. Today the situation is quite opposite. Such factors as commercials, surrounding, price, brand and access which are thought to have the maximum effect on consumer preferences are changing the shopping habit of consumer. Shopping malls, supermarkets, markets and retailers in the region where consumers are affect these shopping preferences positively or negatively. In this study, a research was carried out regarding the shopping habit and the consumed product range ofindividual market consumer acting with the purpose of meeting daily shopping needs especially in today’s conditions. The research was carried out on the market which was preferred as a sample within Bakırköy region in the city of Istanbul. Shopping behaviors of consumer in that region were tried to be determined from the weekly product sales list and accounting records of the market. Moreover, earnings of the market and the benefit financially provided by it in line with the customer behavior and consumption were analyzed by making product classification. The analysis of data was carried out by using cluster weka software program. As a result, it has been concluded that working class does shopping in the evening and at the weekends, promotions and discounts increase the customer loyalty.

REFERENCES

References: 

AKTAŞ, A.M., (2012).“Perakendecilik Ve Diğer İşletmelerden Farkları”,
http://Www.Alomaliye.Com/Mehmetali_Aktas_Perakende_1.HtmErişim: 10.12.2012
ALBAYRAK, A., & YILMAZ, Ş.K., (2009).“Veri Madenciliği: Karar AğaçlarıVe
İmkb Verileri Üzerine Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Fakültesi Dergisi, 2009.14(1), ss. 31–52.
AYRE, B.A., (2006).Data Mining For Information Professionals. June
ALAN, M.A., (2012).Veri Madenciliği Ve Lisansüstü Öğrenci Verileri Üzerine Bir
Uygulama, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı: 33, Ağustos.
ALTUN, A., (2011).Kümeleme Analizi İle Ab Ülkeleri Ve Türkiye’nin Sürdürülebilir
Kalkınma Açısından Değerlendirilmesi Dumlupınar Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
Dergisi, Sayı: 29
ADA, M., ALTUNAY, F., CİVELEK, M., KAPLAN, S., & KOÇ, P., (2011).
Kümeleme Analizi XIII. Öğrenci Sempozyumu Çalışma Grubu Raporları, 17-18 Mayıs,
Ankara.
CEMALCILAR, İ., (1988).Pazarlama, Kavramlar-Kararlar; Beta Basım/ Yayım
Dağıtım, İstanbul. s:6
COŞKUN, C., (2011).Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek
Üzerinde Karşılaştırılması, Akademik Bilişim’11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı
Bildirileri 2 - 4 Şubat, İnönü Üniversitesi, Malatya.
ÇAKMAK, Z., UZGÖREN, N., & KEÇEK, G., (2005).Kümeleme Analizi
Teknikleri İle İllerin Kültürel Yapılarına Göre SınıflandırılmasıVe Değişimlerinin
İncelenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı:12
ÇAKIR, M., ÇAKIR, F., USTA, G., (2010).Üniversite Öğrencilerinin Tüketim
Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi, Organizasyon Ve Yönetim Bilimleri Dergisi,
Cilt 2, Sayı2, 1309 -8039 (Online)
DOĞAN, Ü., (2002).Kümeleme Analizi İle Seleksiyon, Turk J Vet Anim Sci 26, ss.47-53
KAYA, H., & KÖYMEN, K., (2008).Veri Madenciliği KavramıVe Uygulama
Alanları, Doğu Anadolu Bölgesi Araştırmaları.
KILIÇ, S., (2006).Perakende Gıda İşletmelerinde Özel MarkalıÜrünler Ve Türkiye
Açısından Bir İnceleme, UludağÜniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, YayınlanmışYüksek
Lisans Tezi, Bursa.
MUCUK, İ., (1994).Pazarlama İlkeleri, AltıncıBasım, Der Yayınları, İstanbul, s.252
MUCUK, İ., (1998).Pazarlama İlkeleri, Türkmen Kitapevi, 9. Basım, İstanbul. s.256
AKADEMİK BAKIŞ DERGİSİ
Sayı: 35 Mart – Nisan 2013
UluslararasıHakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi
ISSN:1694-528X İktisat ve Girişimcilik Üniversitesi, Türk Dünyası
Kırgız – Türk Sosyal Bilimler Enstitüsü, Celalabat – KIRGIZİSTAN
http://www.akademikbakis.org
22 
 
OĞUZLAR, A., (2001).Kümeleme Analizinde Yeni Bir Yaklaşım: Kendini
Düzenleyen Haritalar (Kohonen Ağları)
ÖZEKES, S., & ÇAMURCU, A.Y., (2002).Veri Madenciliğinde Sınıflama Ve
Kestirim Uygulaması, T.C. Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, (18)
ÖZ, B., TABAN, S., & KAR, M., (2009).Kümeleme Analizi İle Türkiye Ve Ab
Ülkelerinin Beşeri Sermaye Göstergeleri Açısından Karşılaştırılması, Eskişehir Osmangazi
Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1)
ÖZDAMAR, K., (1999).Paket Programlarla İstatistiksel Veri Analizi 2, Kaan
Kitabevi, Eskişehir.
ÖZGÜN, Y., (2012).“Mal Vurmak Ve Keşke”,
http://Perakende.Org/Haber.Php?Hid=1197465768Erişim: 11.10.2012
POLAT. C., & KÜLTER, B., (2007).Tüketicilerin Perakende Mağaza Tercihini
Etkileyen Faktörler: Niğde İli Örneği, Gazi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi
Dergisi 9 / 3 ss. 109 – 126
ROBERT, N., JOHN, E., & GRAY, M., (2009). Handbook Of Statistical Analysis
And Data Mining Applications, Elsevier, London.
SHOUHONG, W., & WANG, H., (2002).“Knowledge Discovery Through Self-Organizing Maps: Data Visualization And Query Processing”, Knowledge And Information
Systems, (4)
İŞLER, Y., & NARİN, A., (2012).Weka Yazılımında K-Ortalama Algoritması
Kullanılarak Konjestif Kalp Yetmezliği Hastalarının Teşhisi, Teknik Bilimler Dergisi, 2 (4)
ss.21-29
İPLİK, E., (2005).Kalabalık Ve Zaman BaskısıAltındaki Tüketicilerin Alışverişten
DuyduklarıTatmin Düzeyini Belirlemeye Yönelik Bir Çalışma, Çukurova Üniversitesi,
Sosyal Bilimler Enstitüsü, YayınlanmışYüksek Lisans Tezi, Adana
YÜCEL, A., YÜCEL,N., (2012).Mağaza İmajı İle Mağaza Sadakati Arasındaki
İlişkinin Belirlenmesi: Denizli İlinde Yapılan Bir Araştırma, Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt:
10, Sayı: 19, ss. 1-30
YILMAZ, Ş.K., & PATIR, S., (2011).Kümeleme Analizi Ve Pazarlamada Kullanımı,
Akademik Yaklaşımlar Dergisi İlkbahar Cilt:2 Sayı:1
http://Www.Ymm.Net/Eticaret/UluslararasiİE-Ticaret.HtmErişim: 16.11.2012

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com