Geri Dön

Data mining techniques and an application

Veri madenciliği yöntemleri ve bir uygulaması

  1. Tez No: 136119
  2. Yazar: KAAN KUMRU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

ÖZET VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ VE BİR UYGULAMASI Yüksek kapasiteli işlem yapabilme gücünün ucuzlamasının bir sonucu olarak, veri saklama hem daha kolay olmuş, hem de verinin kendisi de ucuzlamıştır. Böylelikle Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi özellikle elektronik ticaret, bilim, tıp, iş ve eğitim alanlarındaki uygulamalarda yeni ve temel bir araştırma sahası olarak ortaya çıkmaya başlamıştır. Veri madenciliği, eldeki ham veriden, anlamlı ve kullanılabilir bilgiyi çıkarmaya yarayacak tümevarım işlemlerinin formül tespit analizi ve uygulamaya yönelik çalışmaların bütününü içerir. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir. Başka bir deyişle, veri madenciliği veri içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yan otomatik olarak keşfedilmesidir. Bu tezde; bir bankadaki özel müşterilerin kümelenmesi amaçlanmıştır. Veri madenciliği uygulamasından önce, genel olarak veri madenciliği metodlan açıklanmıştır. Daha sonra, başarılı bir veri madenciliği çalışması için gerekli adımlar ifade edilmiştir. Kümele analizi için, IBM Intelligent Miner veri madenciliği aracı kullanılmıştır. Bu çalışmada, segmentasyon için ilk olarak bir veri modeli geliştirilmiş ve bu veri modeli üzerinde veri kalitesi analiz çalışması yapılmıştır. Değişken seçme işleminde, kümelerin oluşmasında ağırlığı olan değişkenlerin seçimi amaçlanmıştır. Son olarak, segmentasyon sonuçlan sunulmuş ve kümelerin ortak özellikleri detaylı olarak segmentasyon prosesinden sonra tartışılmıştır. Temmuz, 2003 Kaan Kumru

Özet (Çeviri)

ABSTRACT DATA MINING METHODS AND AN APPLICATION As a result of cost decrease in performing transaction process with high capacity, storing data has become more easier and data becomes itself more economic. In this way, Data Mining and Knowledge Discovery have begun to reveal a new and basic research area especially in e-commerce, science, medical science, business and education. Data mining includes the overall inductive studies of formulae identification analysis and applications for extracting meaningful and usable information from raw data in hand. It is used for extracting patterns, changes, disorders and relations from large data sets. This includes a limited number of technical approaches; such as, clustering, data summary, change analysis, identification of deviations. In other words, data mining is a semi- automatically discovery of patterns, relations, changes, disorders, rules and statistically important structures in data. In this thesis, it was aimed to cluster private customers in a bank Before the mining application, data mining methods were explained in general. Afterwards, essential steps for a successful mining project were expressed. For the clustering analysis, IBM Intelligent Miner tool was used. In this study, a data model was firstly improved for the segmentation and data quality analysis was performed on the data model. In the variable selection process, it was aimed to choose the variables that had more influence in forming the clusters. Finally, segmentation results were presented and common characteristics of clusters were discussed in detail after the mining process. July, 2003 Kaan Kumru VI

Benzer Tezler

  1. Tez No

    128382

    Veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve bir uygulama

    Data mining techniques and an application

    ELİF ÖZGE ÖZDAMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL YOĞURTÇUGİL

  2. Tez No

    270157

    Veri madenciliği süreci ve gerçek bir veri seti üzerinde uygulanması

    Data mining process and an application of it on a sample data set

    FATMA MELTEM KOCABAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CANAN HAMURKAROĞLU

  3. Tez No

    387474

    Veri madenciliği ve hizmet sektöründe bir uygulama

    Data mining and an application in service sector

    BURCU KAÇMAZ DAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BankacılıkErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERDAL CANIYILMAZ

  4. Tez No

    437133

    Hilenin veri madenciliği ile ortaya çıkartılması ve perakende sektöründe bir uygulama

    Detecting fraud by using data mining techniques and an application in retail sector

    ÇAĞLA AKDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEJAT BOZKURT

  5. Tez No

    510691

    Eğitimsel veri madenciliği ve bir uygulaması

    Educational data mining and an application

    YASEMİN YAKUPOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

Geri Dön