Geri Dön

Veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve bir uygulama

Data mining techniques and an application

  1. Tez No: 128382
  2. Yazar: ELİF ÖZGE ÖZDAMAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. M. KEMAL YOĞURTÇUGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, yapay sinir ağlan, kümeleme, görsel veri madenciliği, genetik algoritmalar, Data mining, artificial neural networks, clustering methods, visual data mining, genetic algorithms
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 138

Özet

ÖZET Bu çalışmada amaç, son yıllarda geniş kullanım alanı olan veri madenciliğinde kullanılan teknikleri tanıtmak ve uygulamalarını yapmaktır. Bu amaç doğrultusunda çalışmanın ikinci bölümünde veri madenciliğinde sınıflandırmaya, üçüncü bölümünde veri madenciliğinde kullanılan kümeleme tekniklerine, dördüncü bölümünde yapay sinir ağlarına, beşinci bölümünde genetik algoritmalara ve altıncı bölümünde görsel veri madenciliğine değinilmiştir. Yedinci bölümde ise IBM - İntelligent Miner programı kullanılarak satışlara yönelik veri madenciliği analizleri yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT The main purpose of this study is, to introduce and to apply the data mining techniques which has wide usage at recent years. In the light of this purpose, in the second part of this study classifiying in data mining, clustering in data mining in the third part, artificial neural networks in the fourth part, genetic algorithms in the fifth part and visiual data mining in the sixth part has been examined. And lastly in the seventh part, with the use of IBM- Intelligent Miner, data mining analysis has been applied to sales.

Benzer Tezler

  1. Birliktelik analizi ve bir uygulaması

    Association analysis and an application

    ONUR BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR

  2. Veri madenciliğinde çeşitli kümeleme algoritmalarının farklı platformlarda karşılaştırmalı analizi

    Comperative analysis of several data mining clustering algorithms on different platforms

    SUHA GÖKALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN

  3. Veri madenciliğinde kullanılan birliktelik analizi ve market sepet analizi: Bir uygulama

    Association and market basket analysis in data mining: An implementation

    SENİHA GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖNER

  4. Hiyerarşik kümeleme metotları ile veri madenciliği uygulamaları

    Data mining applications using hierarchical clustering algorithms

    MERAL DEMİRALAY

  5. Hiyerarşik kümeleme tekniklerinde küme eleman sayısının eşitlenmesine yönelik bir yaklaşım önerisi ve gerçek karayolu uzaklık verilerine dayalı kümeleme analizi

    An approach proposal for equalization of the number of cluster elements at hierarchical clustering techniques and a cluster analysis based on real highway distance data

    AKİF TAŞATAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KASIM BAYNAL