Geri Dön

Veri madenciliği

Data mining

  1. Tez No: 134041
  2. Yazar: GÜLCAN YALÇINTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEMRA ORAL ERBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

VERİ MADENCİLİĞİ (Yüksek Lisans Tezi) Gülcan YALÇINTAŞ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Şubat 2003 ÖZET Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde gizli kalmış ilginç bilgilerin keşfedilmesi işlemidir. Keşfetmek, veri madenciliğinin en önemli amacıdır, verilerin toplandığını varsayar ve önceden tahmin edilemeyen bilgileri bulur. Günümüzde, internet gibi evrensel ağlardan dolayı sürekli artan verilere rağmen elde edilen anlamlı bilgilerin miktarında azalma olmaktadır, bunun nedeni binlerce veri içinden bilgiye ulaşmanın zor olmasıdır. Veri madenciliği, İstatistik, makine öğrenimi, veri tabanı teknolojisi, yüksek performanslı hesaplamalar, sinir ağları, genetik algoritmalar gibi alanların birlikte kullanılmasıdır. Veri madenciliği, istatistik için yeni bir konu değildir. Veri madenciliği ve istatistik ortak amaçlara sahiptir. Her ikisi de veri yapılarının keşfedilmesiyle ilgilenirler. Sınıf betimlemesi, modeller arasındaki ilişkileri keşfetmek, sınıflama, tahmin, kümeleme çözümlemesi ve zaman serileri analizi yapmak veri madenciliğinin de görevleri arasındadır. Veri madenciliği, çok sayıda müşteriye sahip olan büyük kuruluşlar için önemli bir konudur. Bilim Kodu Anahtar kelimeler Sayfa adedi Tez Yöneticisi 406.01.01. Veri madenciliği, İstatistik, Bilgi keşfi, veri tabanı 82 Prof. Dr. Semra ORAL ERBAŞ

Özet (Çeviri)

DATA MINING (M. Sc. Theses) Gülcan YALÇTNTAŞ GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 2003 ABSTRACT Data mining is named after the discovery of interesting hidden information of large data sets. Discovery is the main goal of data mining. In the discovery process, it is assumed that all data is collected, and hence, the information that was not predicted earlier is discovered. Today, due to universal networks such as Internet, in spite of the increasing data, the meaningful information obtained has been decreasing. The reason for this is the difficulty in reaching the meaningful information among the thousands of data. Data mining is the joint application of methods such as statistics, mechanical learning, database technology, high performance calculations, neural networks and genetic algorithms. Data mining is not a new subject for statistics. Both the data mining and statistics have the same goal, which is the discovery of data structures. Class description, discovery of relationship between models, classification, estimation, cluster analysis and time series analysis are also among the capabilities of data mining. Data mining is especially an important subject for companies with large number of customers. Science cod : 406.01.01. Key Words : Data mining, Statistical, Knowleged discovery, Database Page number : 82 Adviser : Prof. Dr. Semra ORAL ERBAŞ

Benzer Tezler

  1. Tez No

    412249

    Veri madenciliği tekniğinin havacılık meteorolojisinde kullanımı

    A study of data mining on aeronautical meteorology

    EDA ÇINAROĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    MeteorolojiErciyes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN UNUTULMAZ

  2. Tez No

    414042

    İllere göre K-means ve SVM kullanılarak sosyal durum analizi

    Social analysis by cities using K-means and SVM

    ALİ YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE

  3. Tez No

    418479

    Veri madenciliği ile lise öğrenci performanslarının değerlendirilmesi

    Assessment of high school students' performance by means of data mining

    SEMRA YURDAKUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANER TOPAL

  4. Tez No

    880304

    Veri madenciliği ile çalışanların yıpranma durumu tahmini ve kapsamlı performans analizi

    Employee attrition prediction and comprehensive performance analysis with data mining

    ÖZLEM YÜREKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Yönetim Bilişim SistemleriSelçuk Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKNUR ÇEVİK TEKİN

  5. Tez No

    240365

    Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz

    Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry

    KUBİLAY KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)

Geri Dön