Geri Dön

Veri madenciliği ve veri madenciliğinde kullanılan K-Means algoritmasının öğrenci veri tabanında uygulanması

Data mining and K-Means algorithm in data mining and an application to a student database

  1. Tez No: 146984
  2. Yazar: ŞENOL ZAFER ERDOĞAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHPARE TİMOR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Bilgi miktarının büyük oranlarda arttığı bu bilgi çağında büyük hacimlerdeki verilerden anlamlı bilgilerin elde edilmesi bir süreç gerektirmektedir. Bu sürecin en önemli adımı ise veri madenciliğidir. Bu çalışmada, bilginin ortaya çıkarılması sürecinin tamamı araştırılmış ve incelenmiştir. Yine aynı şekilde sürecin en önemli adımı olan veri madenciliği adımı da ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tez içerisinde bilginin keşfi süreci aşamalarıyla açıklanmıştır. Sürecin en önemli adımı olan veri madenciliği adımı ayrıntılı olarak ele alınmış ve veri madenciliği tekniklerinden bahsedilmiştir. Veri madenciliği tekniklerinden olan kümeleme analizi ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tezin son kısmında veri madenciliği algoritmalarından biri olan k-means algoritması öğrenci veri tabanına uygulanmış ve sonuçlar ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

As the rate of information growth, increases in this information age, extracting meaningful information from huge volumes of data requires a certain process. The most important step of this process is data mining. In this study, a comprehensive survey of the knowledge process is presented and the data mining step is investigated, as the most important step of this process. Steps of the knowledge discovery process are explained and discussed. Data mining is presented as the most important step in this process and data mining mtechniques are reviewed. Cluster analysis which is one of the data mining techniques is investigated in detail. In the last part of thesis, one of the data mining algorithms, the k-means algorithm, is applied to a student database and results are shown. IV

Benzer Tezler

  1. Zeki öğretim sistemlerinde veri madenciliği kullanılması

    Using data mining on intelligent tutoring systems

    BUKET DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. YILMAZ ÇAMURCU

  2. Veri madenciliği ile yazılım mühendisliği dersi projelerinin iyileştirilmesi

    Improvement of software engineering studies projects with data mining

    PINAR CİHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OYA KALIPSIZ

  3. Hiyerarşik kümeleme metotları ile veri madenciliği uygulamaları

    Data mining applications using hierarchical clustering algorithms

    MERAL DEMİRALAY

  4. Analysis of the impact of clustering on Apriori data mining algorithm

    Kümelemenin Apriori veri madenciliği algoritmasına etkisinin incelenmesi

    NERGİS YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLFEM IŞIKLAR ALPTEKİN

  5. Gri kurt optimizasyon algoritmasının veri madenciliği problemlerine uygulanması

    Application of gray wolf optimization algorithm to data mining problems

    İHTİSAM AKTO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR İNAN