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

    774275

    Evaluating the successfulness of startup businesses by data mining techniques

    Veri madenciliği teknikleri ile girişim şirketlerinin başarısının değerlendirilmesi

    FARID BAGHERI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA EREN AKYOL

  2. Tez No

    775923

    Yapay arı kolonisi algoritması ile özellik seçimi

    Feature selection using artificial bee colony algorithm

    ZEHRA KIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BABALIK

  3. Tez No

    790347

    Veri madenciliği ve yapay sinir ağları yöntemleri ile hazır giyim sektöründe talep tahmini

    Demand forecasting in the apparel industry with data mining methods and artificial neural networks

    ESRA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATAKAN ALKAN

  4. Tez No

    795945

    Data mining techniques for extraction and analysis of covid-19 data

    Covıd-19 verilerinin çekilmesi ve analizi için veri madenciliği teknikleri

    MOHAMMED GHANIM FATHI AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgi ve Belge YönetimiAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. Tez No

    351031

    Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and its application

    BURHAN GEMİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAAN YARALIOĞLU

Geri Dön