With the evolution of computer technology and data collection tools,fast development areobserved on data analysis method.With the improvement on data collection tools, the datas that collected are rising day by day.Forbusiness actions,the business need datas for giving some decisions that are collected in databases ordata storehouses.In this project firstly I am related with the customer product selections on markets and for makingthis there were used Probabilistic Neural Network algorithms.In the second section we havedetermined that in market which products are bought together and for this we can use the associativedata mining tools and algorithms.Our real aim is grouping the product and customer with using data mining techniques andproviding the appropriate matching.Customers that are shopping on some markets,we have todetermine the products that are select by customers,we have to use some properties;state,age and job.For this properties we can do this.And then we have hidden these datas, and with based on thesedata ,we could find new customer selections with their properties for example state ,job and age.Wehave done this with a classification method.These method is probabilistic neural network.

Bilgisayar Teknolojisi ve veri toplama araçlarındaki gelismeler ile birlikte, veri analiziyöntemlerinde hızlı bir gelisim görülmektedir. Veri toplama araçlarındaki gelisim ile birlikteisletmelerde toplanan veriler her geçen daha büyük boyutlara ulasmaktadır. sletmelerin,faaliyetlerini yürütebilmeleri ve çesitli kararlar alabilmeleri için veritabanlarında veya veriambarlarında toplanan bu verilere ihtiyaçları vardır. Örnegin bir isletmenin pazardaki mevcutkonumunun belirlenmesi ile elde edilen bilgilerin ısıgında, gerek ürün gerekse Pazar ile ilgilialınacak yeni kararlar stratejik degerdedir. Bu nedenle, isletmelerin pazarlama kararlarınıdestekleyen bilgi sistemlerine uzun süredir ilgi yogundur. Veri madenciligi bu islemi yapan enönemli araçlardan biridir. Büyük hacimli verilerin içinden çesitli teknikler ile gizli kalmıs örüntü,kural ve iliskilerin otomatik olarak kolayca ortaya çıkarılması süreci olarak tanımlanabilir.Bu çalısmada ilk olarak olasılıksal sinir agı yardımıyla kisilerin markette ürün tercihlerininsınıflandırılması üzerinde durulmustur. kinci kısımda ise iliskilendirilmis veri madencigili ilemarkette birlikte alınan ürünlerin benzerligi saptanacaktır.Tez kapsamında hedeflenen, market `te bulunan müsteri ve ürünlerin veri madenciligiteknikleriyle özdevimli bir sekilde gruplanması ve bunların en etkili bir sekilde eslestirilmesininsaglanması ve herhangi bir markette alısveris yapan müsterilerin semt, yas ve meslek özelliklerinegöre tercih ettikleri ürünleri belirlemek ve bu verileri bir ortamda saklamak, daha sonra ise bu bilgiyedayanarak sınıflandırma yöntemlerinden birini kullanarak yeni müsterilerin bu özelliklerine göretercih ettikleri ürünleri tespit etmektir.