Veri Madenciliği Yöntemleri ile Türkiye’de Fertlerin E-Ticaret Kullanımını Etkileyen Faktörlerin Analizi

Günümüzde e-ticaret kullanımının giderek yaygınlaşması ile işletmeler açısından internet üzerinden satış giderek daha fazla önemli olmaktadır. E-ticaretin kullanımındaki bu artış tüketicilerin e-ticaret kullanımını etkileyen faktörlerin neler olabileceği sorusunu da beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada Türkiye’de fertlerin e-ticaret kullanım sıklıklarını etkileyen özellikler veri madenciliği yönetimlerinden karar ağaçları ve Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM); algoritmaları ile analiz edilmiş ve yorumlanmıştır. Ayrıca e-ticaret kullanımını etkileyen değişkenlerden yararlanarak fertlerin e-ticaret kullanım sıklıklarını tahminleyici sınıflandırma modeli tasarlanmıştır. Çalışmanın bulgularına göre CHAID, C&R Tree ve QUEST algoritmalarında e-ticaret kullanımını etkileyen en önemli değişken son üç ay içinde özel kullanım amacıyla internet üzerinden mal veya hizmet satın alım sayısı olarak saptanmıştır. CHAID ve QUEST algoritmalarında ikinci sırada e-ticaret kullanımını etkileyen en önemli değişken yaş olurken C&R Tree algoritmasında son üç ay içinde özel amaçla insert ignore into journalissuearticles values(mobil uygulamalar dahil); E-posta gönderme/alma değişkeni olmuştur. E-ticaret kullanım sıklığı tahmini için en iyi sınıflandırma sonucunu %86,19 doğruluk oranı ile CHAID algoritması vermiştir.