Geri Dön

Öğrenci işleri veri tabanı üzerinde veri madenciliği uygulamaları

A Data mining application on student affairs system

  1. Tez No: 134156
  2. Yazar: ONUR İNAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FERRUH YILDIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Karar Ağacı, Sqlserver Analysis Service, Öğrenci, Oracle, Data Mining, Decision Tree, Sqlserver Analysis Services, Student Oracle. VI
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

ÖZET Modem veri tabanları çok büyük miktarlarda veri içermektedir. Bununla birlikte işlenmemiş ham veriden fayda sağlamak zordur. Enformasyon ve bilgiye ulaşmak verinin analizi ile olur. Üniversiteler; eğitim-öğretimin yanı sıra, bilimsel çalışmaların gerçekleştirildiği yerlerdir. Yapılan bu bilimsel çalışma ve faaliyet bilgilerinin üniversite bazında tek bir veritabanında düzenli bir şekilde toplanması ve bu ham verilerden bilgi elde etmek bir ihtiyaç haline gelmiştir. Veri madenciliği büyük miktarda veri içinden gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların bilgisayar programlan kullanarak aranmasıdır. Geleceğin, en azından yakın geleceğin, geçmişten çok fazla farklı olmayacağım varsayarsak geçmiş veriden çıkarılmış olan kurallar gelecekte de geçerli olacak ve ilerisi için doğru tahmin yapmamızı sağlayacaktır. Bu tez çalışmasında da üniversitemizde kullanılan Öğrenci İşleri Otomasyonun dan elde edilen veriler üzerinden gelecekle ilgili plan yapılabilmesi için anlamlı bilgiler çıkarılmıştır. Bu bilgiler sayesinde üniversitemizi yeni kazanan bir öğrencinin, üniversitemizdeki başarısına etki eden etmenler göz önüne çıkarılmıştır. Bilgiler sayesinde öğrencinin eğitim hayatı boyunca izleyeceği evreler yaklaşık olarak ortaya çıkarılmıştır. Verilerin büyüyen boyutlarında yüksek seviyeli otomatik işlemlerle bilgi arama işlemleri analistler için kolaylaşmaktadır. Bu amaçla bir takım algoritmalar geliştirilmiştir. Tez de bu algoritmalardan karar ağacı algoritması ve birliktelik kuralları kullanılmıştır. Eskiden verilerden anlamlı bilgiler elde edebilmek için analistler, uzun uğraşlar verirlerdi. Şuan kullanılan tekniklerle önceden görülemeyen etmenlerde ortaya çıkarılarak mevcut durumun en iyi analizi kısa sürede yapılabilmektedir. Öğrenci işleri Otomasyonu üzerinde veri madenciliği çalışması, Oracle 8i veri tabam üzerinde bulunan verilerden analiz edilmeye uygun olanlarının SqlServer Analysis Services tarafından Karar Ağacı algoritması ve birliktelik kuralları kullanılarak ortaya çıkarılmıştır.

Özet (Çeviri)

SUMMARY Modern data bases include a lot of data. Yet it is difficult top get use of unused raw datum. To get information and reach knowledge is possible by analyzing the data. The scientific study and activity that have been made became a necessity to accumulate the data regularly in one database at university. Data mining is seeking for the relations and rules which will help us guess about future by using computer programs. If we consider that future; at least the near future much different from the past the rules mined out of past datum will also be practical in future and will help us make correct conjecture about the future. Also in this thesis work meaningful knowledge to plan about future has been attained through the data acquired from the student affairs Automation of our university, Thanks to these knowledge the factors that effect the success of a fresh student in our university have been found out. These will approximately determine the phases to be followed by the student all his/her life in education. In expanding data, knowledge seek by means of high automatic procedures has became easy for analyzers. For this reason some algorithms have been developed. In this thesis Decision-tree algorithm and similarity rules was used. Analyzers used to spend a long time to get meaningful knowledge out of datum. Which had had it takes a short time to make the best analyse unseen effects. Data mining research upon student affairs Automation have been discovered using the Decision-tree and similarity rules by Sqlserver Analysis Services getting use of the analyzable ones on Oracle 8i databases.

Benzer Tezler

  1. Expert systems in welding

    Kaynak teknolojisi için uzman sistem uygulamaları

    ÖZGÜR POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. BARLAS ERYÜREK

  2. Veritabanları üzerinde veri madenciliği uygulaması

    Data mining application on databases

    HÜSEYİN GÜRÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET KARAHASAN

  3. Kurumsal güvenlik incelemesi ve bir çözüm önerisi

    Enterprise security analysis and a solution proposal

    AYŞE BİLGE GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK CANBERK

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. Nesneye yönelik bilgisayar destekli bir tasarım paketinin geliştirilmesi

    Implementation of an object-oriented computer aided design package

    ZERRİN AYVAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MİTHAT UYSAL

  5. An intelligent database interface for Turkish

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN NURİ DARCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN KURU