Kümeleme ve küresel bulanık analitik hiyerarşi süreci ile e-ticaret işletmeleri için strateji geliştirme üzerine bir çalışma

E-Commerce is a shopping method that allows trading or placing an order for any product or service on a website with various payment methods. This method is gaining importance day by day and increasing its market share. Although the reasons for choosing e-commerce for consumers are different from each other, in general, criteria such as time, payment options and individualization affect preferences. In this study; e-commerce sites were compared, and 14 e-commerce sites were determined as alternatives based on expert opinions. These identified e-commerce sites were evaluated in terms of criteria such as brand image & reliability, campaign, cargo speed, packaging, payment options, personnel, call center services and functionality of the application. In the first part of the study, two clusters of e-commerce sites were created using cluster analysis. These clusters are grouped as general service e-commerce sites and specific service e-commerce sites. Thus, two homogeneous groups were formed from the large heterogeneous group. In the second part of the study, the criteria were compared and sorted using the spherical fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP) method.E-Ticaret, bir web sitesindeki herhangi bir ürün veya hizmet için çeşitli ödeme yöntemleriyle alım satım yapılmasına veya sipariş verilmesine olanak sağlayan bir alışveriş yöntemidir. Bu yöntem her geçen gün önem kazanmakta ve pazar payını arttırmaktadır. Tüketicilerin e-ticareti tercih etme nedenleri birbirinden farklı olsa da genel olarak zaman, ödeme seçenekleri ve bireyselleşme gibi kriterler tercihleri etkilemektedir. Bu çalışmada; e-ticaret siteleri karşılaştırılmış ve uzman görüşleri doğrultusunda alternatif olarak 14 e-ticaret sitesi belirlenmiştir. Belirlenen bu e-ticaret siteleri marka imajı ve güvenilirliği, kampanya, kargo hızı, paketleme, ödeme seçenekleri, personel, çağrı merkezi hizmetleri ve uygulamanın işlevselliği gibi kriterler açısından değerlendirilmiştir. Çalışmanın ilk bölümünde, küme analizi kullanılarak iki e-ticaret sitesi kümesi oluşturulmuştur. Bu kümeler genel hizmet e-ticaret siteleri ve özel hizmet e-ticaret siteleri olarak gruplandırılmıştır. Böylece büyük heterojen gruptan iki homojen grup oluşturulmuştur. Çalışmanın ikinci bölümünde ise, küresel bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi kullanılarak kriterler karşılaştırılmış ve sıralanmıştır

The Use of Recurrent Nets for the Prediction of e-Commerce Sales

The increase in e-commerce sales and profits has been a source of much anxiety over the years. Due to the advances in Internet technology, more and more people choose to shop online. Online retailers can improve customer satisfaction using sentiment analysis in comments and reviews to gain higher profits. This study used Recurrent Neural Networks (RNNs) to predict future sales from previous using the Kaggle dataset. A Bidirectional Long Short Term Memory (BLTSM) RNN was employed by tuning various hyperparameters to improve accuracy. The results showed that this BLTSM model of the RNN was quite accurate at predicting future sales performance

Comparación de técnicas de minería de datos para descubrir información relevante de ventas de una Mype comercial

Perú aplicó Inteligencia Artificial (IA) en empresas de envergadura, constituyó apalancamiento para la productividad y se estimó que impulsaría un crecimiento de hasta 6% en PBI al 2028. Muchos emprendimientos no fueron sostenibles ante la falta de herramientas tecnológicas como minería de datos. Se han realizado soluciones de negocio en tecnología de información e inteligencia artificial, para superar incidencias en fraude electrónico, toma de decisiones, soluciones para ventas y otros que no han sido suficiente por alto costo que representan, para las Medianas y Pequeñas Empresas MYPE´s acceder a tales herramientas tecnológicas, para fortalecimiento de capacidades. En ese sentido se desarrolló un método que permita conocer que técnicas de minería de datos existentes, proporcionan mejor desempeño, para descubrir información relevante de ventas que permita apuntalar sus objetivos de negocio y proporcione confiabilidad y eficiencia. Este método comprendió elegir una MYPE comercial en virtud al área de influencia de la Universidad señor de Sipán que proporcionó los datos y se construyó un data set al cual se le aplicó normalización de variables de entrada haciendo uso de la técnica de escalado de variables de Min y Max, procesándose 5,522 registros y a éstos se les aplicó las técnicas de minería seleccionadas por su eficiencia y rendimiento concorde a la investigación de las bases de datos Ieeexplore, Scopus y Science Direct. Posteriormente haciendo uso de librerías contenidas en la suite Anaconda Navigator, junto a Python como herramienta de programación y Jupyter como editor, se logró resultados que evidencian que regresión logística es la técnica eficiente en tanto que las demás no ofrecen óptimos resultados en indicadores tiempo de respuesta y precisión; concluyendo que la técnica de clasificación en lo concerniente a regresión logística es la más eficiente con un promedio de tiempo de respuesta de 0.0620 segundos, nivel de precisión (P) de 99.93%, consumo de CPU 4.6 Gb; consumo de memoria de 6.13; error cuadrático medio (ECM) de 0.00090 y desviación absoluta media (MAD) 0.000898.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient