Cok Yanitli Dogrusal Regresyon Algoritmasiyla Lojistik Regresyon ve Birliktelik Kurali Sonuclarinin Birlestirilmesi

Özet Pazarlama alanının en önemli noktalarından biri, doğru ürünü, doğru müşteriye önermektir. Bu çalışma, yeni bir veri madenciliği aracı olarak geliştirilen PROPCA’nın bir parçası olarak bu soruna bir çözüm önermektedir. Bu çalışmanın amacı, lojistik regresyon ve birliktelik kurallarını bir araya getirip ürün önerileri yapmaktır. Bu algoritmaların ayrı ayrı kullanımlarından daha iyi sonuç veren bir yöntem olarak, lojistik regresyon ve birliktelik kurallarının birleşimi sunulmuştur. Birliktelik kuralları verilen veri kümesindeki tüm kuralları ararken, lojistik regresyon müşteriler için belirli bir ürünü satın alma olasılığı tahmininde bulunmaktadır. Bu iki yaklaşımın birleşimi bankacılık alanında yer alan gerçek bir veri kümesi üzerinde test edilmiş, sonuçlar karşılaştırılmış ve genel olarak uygunlukları tartışılmıştır.