Journals / OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi / 2021 / Cilt: 17 - Sayı: 36

The Analysis of Online Book Selling in Turkey by Data Mining

Türkiye’de Online Kitap Satışlarının Veri Madenciliği Yöntemiyle Analizi

Pages
2794–2815
Publication Date
2020-04-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results have been deeply evaluated particularly to guide authors at the idea stage and to determine a road map for publishers while bearing the costs.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Online sales networks occupy a greater space in our lives, day by day.
📊
Key Findings & Data:The research has a major importance in terms of increasing reading habit in Turkey and developing accurate strategies due to reader preferences.
💡
Conclusion & Impact:The results have been deeply evaluated particularly to guide authors at the idea stage and to determine a road map for publishers while bearing the costs.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2014-2019 Verileri
⚙️Variables:data mining · clustering · K-Means

Abstract

Online sales networks occupy a greater space in our lives, day by day. The increasing competition and access to wide product range with just one click bring online book sales to the forefront. During current pandemic, online sales has been one of the top areas in terms of profitability. The research has a major importance in terms of increasing reading habit in Turkey and developing accurate strategies due to reader preferences. In the context of this research, best-selling books data between 2014-2019, obtained from popular web-sites, involving parameters such as name, author, genre and publisher of 508 books have been analyzed by data mining method (clustering – K Means algorithm) using RapidMiner. The findings within the scope of the parameters indicated the superiority of both native Turkish and foreign novels, while some thematic books declined. The results have been deeply evaluated particularly to guide authors at the idea stage and to determine a road map for publishers while bearing the costs.

Özet

Online satış ağları her geçen gün hayatımızda daha büyük bir yer kaplamaktadır. Günümüzde, rekabetin artması ve insanların geniş bir ürün yelpazesine tek bir tuşla ulaşabilme rahatlığı kitap satışları açısından da online satışı ön plana çıkartmıştır. İçinden geçmekte olduğumuz pandemi sürecinde de online satış en çok gelişen ve kârlılığı yükselen alanlardan biri olmuştur. Türkiye’de okuma alışkanlığının artması ve okuyucu tercihlerine yönelik doğru stratejilerin geliştirilmesi açısından çalışmanın önemi büyüktür. Bu çalışmada, popüler online satış sitelerinin 2014-2019 yılları arası en çok satan kitaplarından derlenen 508 adet kitap verisi isim, yazar, tür ve yayınevi parametreleri bazında RapidMiner programı ile veri madenciliği kapsamında K-Means algoritması kullanılarak kümeleme analizine tabi tutulmuştur. Adı geçen parametreler kapsamında özellikle yerli ve yabancı romanların üstünlüğü ortaya çıkarken bazı tematik kitap türlerinde ise günden güne bir gerileme yaşandığı gözlemlenmiştir. Ulaşılan analiz sonuçları ve bulgular özellikle fikir aşamasındaki yazar ve maliyetleri üstlenecek olan yayınevlerinin tercihlerinde yol gösterici olmaya yönelik detaylı olarak değerlendirilmiştir.

🔖

Cite This Article

POLAT, M. U., BABAOĞLU, M. (2020). The Analysis of Online Book Selling in Turkey by Data Mining. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 36, 2794–2815. https://ajindex.com/articles/144307

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (5)

  1. Akça, M. (2014). K-Means kümeleme algoritması nedir? 08.04.2020 tarihinde http://mustafaakca. com/k-means-kumeleme-algoritmasi/ adresinden erişilmiştir. Aksan, C. E. (2019). RapidMiner nedir? 08.04.2020 tarihinde https://ceaksan.com/tr/rapidminer- nedir/ adresinden erişilmiştir. Arı, E., Özköse, H., Doğan, A., ve Calp, M. (2016). İstanbul Borsası’nda işlem gören firmaların finansal performanslarının kümeleme analizi ile değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 9(1), 33-0. http://dx.doi.org.tr/ 10.17671/btd.55726 Börühan, G., Yumurtacı Hüseyinoğlu, I.Ö, ve Ersoy, P. (2017). Perakendecilerin e-ticaret ve tüketici algısına yönelik bir araştırma. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Blimler Enstitüsü Dergisi, 20(37), 197-218.
  2. Çelik, M. (2009). Veri madenciliğinde kullanılan sınıflandırma yöntemleri ve bir uygulama. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. http://acikerisim. istanbul.edu.tr/bitstream/handle/123456789/28001/45671.pdf?sequence= 1&isAllowed=y adresinden erişilmiştir. Emel, G.G., ve Taşkın, Ç. (2005). Veri madenciliğinde karar ağaçları ve bir satış analizi uygulaması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(2), Aralık, 221- 239. Kalikov, A. (2006). Veri madenciliği ve bir e-ticaret uygulaması. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
  3. Kara, H. (2018, 17 Haziran). Güvenilir kitap satın alma siteleri. https://www.hknkr.com/guvenilir- kitap-satin-alma-siteleri.html adresinden erişilmiştir. Lin, T.Y., Ohsuga, S., Liau, C.J., ve Hu, X. (2005). Foundations and novel approaches in Data Mining, studies in computational intelligence, 9. Springer. Nettleton D., Baeza-Yates R., ve Marcos M.C. (2013). Analysis of the user queries of an e- Commerce bookstore in terms of the LCC catalogue and publishers. Information Research, 18(4), Paper 596, December. http://InformationR.net/ir/18-4/paper596. html Özekes, S. (2003). Veri madenciliği modelleri ve uygulama alanları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi 3, 65-82.
  4. Özgür, S. (2012). Elektronik ortamda kitap satışı veritabanı yapısı örnek bir uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezDetay.jsp?id=QVPlT77WD6kjUlERiihXnQ& no=hJioIwIYUKs_WcB_Qzj_Tg adresinden erişilmiştir. Özkan, Y. (2008). Veri madenciliği yöntemleri. Papatya Bilim Yayınları.
  5. Rowe, A. (2019, 5 Ocak). 7 Publishing insights revealed by last year's top 100 bestselling books. Forbes. h