Analysis of Factors Affecting Individuals' E-Commerce Use in Turkey Using Data Mining Methods

Deniz Tanır; Sahib Ramazanov

Makale detayları

Analysis of Factors Affecting Individuals' E-Commerce Use in Turkey Using Data Mining Methods

Yazarlar:

Deniz Tanır | Sahib Ramazanov

Yayıncı:

Karamanoglu Mehmetbey University

Ana Başlıklar:

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi | Tüketici Davranışı

Dergi:

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi Vol.25 Issue 44, pp.46-65

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001291906

pISSN:

2147-7833

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Nowadays, with the widespread use of e-commerce, online sales are becoming more and more important for businesses. This increase in the use of e-commerce brings with it the question of what factors may affect the use of e-commerce by consumers. In this study, the features that affect the e-commerce usage frequency of individuals in Turkey are analyzed with decision trees and Support Vector Machine SVM algorithms and interpreted. In addition, a classification model has been designed to predict e-commerce usage frequency of individuals by using variables that affect e-commerce usage. According to the results of the study, the most important variable which affects the e-commerce usage frequency in CHAID, CR Tree and QUEST algorithms has been determined as the number of purchases of goods or services over the internet for private use in the last three months. While variable of age has been the second most important variable in CHAID and QUEST algorithms, the variable of sendingreceiving e-mails for special purposes including mobile applications in the last three months has been the second most important variable in the CR Tree. For e-commerce usage frequency estimation, the CHAID algorithm has given the best classification result with an accuracy rate of 86.19.

 Nowadays, with the widespread use of e-commerce, online sales are becoming more and more important for businesses. This increase in the use of e-commerce brings with it the question of what factors may affect the use of e-commerce by consumers. In this study, the features that affect the e-commerce usage frequency of individuals in Turkey are analyzed with decision trees and Support Vector Machine SVM algorithms and interpreted. In addition, a classification model has been designed to predict e-commerce usage frequency of individuals by using variables that affect e-commerce usage. According to the results of the study, the most important variable which affects the e-commerce usage frequency in CHAID, CR Tree and QUEST algorithms has been determined as the number of purchases of goods or services over the internet for private use in the last three months. While variable of age has been the second most important variable in CHAID and QUEST algorithms, the variable of sendingreceiving e-mails for special purposes including mobile applications in the last three months has been the second most important variable in the CR Tree. For e-commerce usage frequency estimation, the CHAID algorithm has given the best classification result with an accuracy rate of 86.19.

 Nowadays, with the widespread use of e-commerce, online sales are becoming more and more important for businesses. This increase in the use of e-commerce brings with it the question of what factors may affect the use of e-commerce by consumers. In this study, the features that affect the e-commerce usage frequency of individuals in Turkey are analyzed with decision trees and Support Vector Machine SVM algorithms and interpreted. In addition, a classification model has been designed to predict e-commerce usage frequency of individuals by using variables that affect e-commerce usage. According to the results of the study, the most important variable which affects the e-commerce usage frequency in CHAID, CR Tree and QUEST algorithms has been determined as the number of purchases of goods or services over the internet for private use in the last three months. While variable of age has been the second most important variable in CHAID and QUEST algorithms, the variable of sendingreceiving e-mails for special purposes including mobile applications in the last three months has been the second most important variable in the CR Tree. For e-commerce usage frequency estimation, the CHAID algorithm has given the best classification result with an accuracy rate of 86.19.

 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 Türkiyede fertlerin e-ticaret kullanım sıklıklarını etkileyen özellikler veri madenciliği yönetimlerinden karar ağaçları ve Destek Vektör Makineleri 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, CR 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 CR Tree algoritmasında son üç ay içinde özel amaçla mobil uygulamalar dahil E-posta göndermealma değişkeni olmuştur. E-ticaret kullanım sıklığı tahmini için en iyi sınıflandırma sonucunu 86,19 doğruluk oranı ile CHAID algoritması vermiştir.

Makale detayları

Analysis of Factors Affecting Individuals' E-Commerce Use in Turkey Using Data Mining Methods

Yazarlar:

Deniz Tanır | Sahib Ramazanov

Yayıncı:

Karamanoglu Mehmetbey University

Ana Başlıklar:

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi | Tüketici Davranışı

Dergi:

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi Vol.25 Issue 44, pp.46-65

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001291906

pISSN:

2147-7833

Data Mining

e-commerce

decision treesVeri madenciliği

e-ticaret

karar ağaçları

Sayı

Makale detayları

Analysis of Factors Affecting Individuals' E-Commerce Use in Turkey Using Data Mining Methods

Yazarlar: Deniz Tanır | Sahib Ramazanov

Yayıncı: Karamanoglu Mehmetbey University

Ana Başlıklar: Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi | Tüketici Davranışı

Dergi: Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi Vol.25 Issue 44, pp.46-65

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 6/2023

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001291906

pISSN: 2147-7833

Data Mining

e-commerce

decision treesVeri madenciliği

e-ticaret

karar ağaçları

Sayı

Yazarlar:

Deniz Tanır | Sahib Ramazanov

Yayıncı:

Karamanoglu Mehmetbey University

Ana Başlıklar:

Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi | Tüketici Davranışı

Dergi:

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi Vol.25 Issue 44, pp.46-65

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

6/2023

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001291906

pISSN:

2147-7833