Migros Türk A.Ş.de birliktelik kurallarının yerleşim düzeni planlamada kullanılması

Günümüzün dinamik iş çevresinde bilgi en değerli varlıktır. Artık birçok örgüt önemli iş kararlarını veri tabanlarından çıkarılan bilgi ve kendi düşüncelerini harmanlayarak vermektedirler. Bu sayede, başarılı işletmeler büyük veri tabanlarından, veri madenciliği tekniklerini kullanarak önceden bilin...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Endüstri Mühendisliği Vol. 21; no. 2; pp. 14 - 29
Main Authors: ÇİL, İbrahim, AY, Derya
Format: Journal Article
Language:Turkish
Published: TMMOB Makine Mühendisleri Odası 2010
Subjects:
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Günümüzün dinamik iş çevresinde bilgi en değerli varlıktır. Artık birçok örgüt önemli iş kararlarını veri tabanlarından çıkarılan bilgi ve kendi düşüncelerini harmanlayarak vermektedirler. Bu sayede, başarılı işletmeler büyük veri tabanlarından, veri madenciliği tekniklerini kullanarak önceden bilinmeyen ve potansiyel olarak faydalı bilgileri kullanarak hem yerel hem de küresel pazar taleplerine çabuk cevap verebilmektedirler. Bu çalışmada süpermarket yerleşim yeri düzenlemede veri yönelimli bir karar destek sistemi uygulaması sunulmaktadır. Çalışmada veri tabanlarında bilgi keşfi süreci kullanılarak yerleşim düzeni geliştirmeyi gerçekleştiren metodolojik bir çerçeve sunulmaktadır. Çalışmada ilişkisel veri tabanı hazırlanarak, Apriori algoritması ve Çok Boyutlu Ölçekleme (ÇBÖ) yöntemleri kullanılmaktadır. Deneysel çalışma ise Türkiye'nin önde gelen perakende satış firmalarından biri olan Migros Türk A.Ş.de gerçekleştirilmektedir. Knowledge is the most valuable asset in today's dynamic business environment. In many organizations, decisions are made based on a combination of judgment and knowledge extracted from databases. Successful business organizations are able to react rapidly to the changing market demands both locally and globally, by utilizing the latest data mining techniques of extracting previously unknown and potentially useful knowledge from vast resources of raw data. In this paper, an application of data driven decision support is presented for store layout. This paper develops a relational database and uses Apriori algorithm and multidimensional scaling techniques as methods for the store layout issue. We propose a methodological framework for the use of the knowledge discovery process to improve store layout. As the empirical study, a supermarket analysis has done for Migros Turk A.Ş, a leading Turkish retailing company.
Bibliography:TMUH
ISSN:1300-3410