Bilgi keşfi ve veri madenciliği
Knowledge discovery and data mining
- Tez No: 152741
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NEJAT YUMUŞAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
ÖZET Anahtar Kelimeler : Bilgisayar, Veritabanı, Veri Madenciliği, Bilgi Keşfi, Veri Ambarı, Karar Destek Sistemleri Günümüzün hızla değişen ve gelişen teknolojik ortamında verinin ve veriye yönelik işlemlerin önemi de günden güne artmaktadır. Geçmişte amacı veriyi işlemek ve organizasyonların günlük işlemlerinde kullanmak olan sistemlerin yapısı, veriyi toplamak, değerlendirmek ve bunlara yönelik kararlar almak olarak kullanılan sistemlere dönüşmüştür. Operasyonel Sistemler organizasyonların günlük işlemlerini yürütmek için kullanılan sistemlerdir. Bu sistemlerde veri veritabanında gerçek zamanlı olarak işlenir. Karar Destek Sistemleri ise organizasyonların tarihsel verilerini çözümleyip geleceğe yönelik çıkarımlar yapmak için kullanılan sistemlerdir. Bu sistemlerde yer alan bilgiler çeşitli incelemelerden ve araştırmalardan geçirilerek yöneticilerin ileride organizasyonun kârını ya da verimliliğini arttırması, gelecekte izlenecek politikalarının belirlenmesi ve benzeri yönetimsel kararların alınmasını kolaylaştırırlar. Veri Ambarı organizasyonların Operasyonel Sistemlerden gelen verilerinin, konsolide edilmiş, zaman uyumlu, gerekli olanlarını ayıklayanmış bir şekilde geleceğe yönelik planlama ve değerlendirme için bulunduğu bir veri deposudur. Veri Ambarı Karar Destek Sistemlerinin veritabanı olarak gösterilebilir. Çeşitli sistemlerden gelen veriler ortak bir yapıya dönüştürülerek ve zamana uyumlu olarak Veri Ambarına yerleştirilirler. Doğal olarak Veri Ambarlarının boyutları Operasyonel Sistemlerin boyutlarından çok daha fazladır. Bu çalışmanın ana konusu olan Veri Madenciliği Veri Ambarı üzerinde uygulanan analiz ve çıkarım işlemlerinden bir tanesi olarak görülebilir. Genel olarak Veri Madenciliği belirli algoritmalar ve teknikler yardımıyla veri kümelerindeki (Veritabanı, Veri Ambarı v.b) örüntüleri ortaya çıkarmaya yarayan uygulamalardır. Veri Madenciliği aynı zamanda bilgi keşfi süreci adımlarının en önemli aşamalarından biridir. Bu tez çalışmasında Veri Madenciliği veritabanı ve bilgi keşfi bakış açısı ile incelenmiş, Veri Ambarı ve Veritabanlarında Bilgi Keşfi araştırma alanları ile ilişkisi ve Veri Madenciliğinin kullanım yerleri, işlemleri ve teknikleri açıkça ortaya konmuştur. Son olarak da incelenen kavramları ve teknikleri pekiştirmesi açısından Microsoft Analysis Services araçları kullanarak bir sınıflandırma probleminin çözümü geçeklenmiştir. ıx
Özet (Çeviri)
KNOWLEDGE DISCOVERY and DATA MINING SUMMARY Keywords : Computer, Database, Data Mining, Knowledge Discovery, Data Warehouse, Decision Support Systems Today, importance of information and information technologies are increasing rapidly. In Past, The systems that used data to prosess daily transactions in organizations has replaced decision support systems that analysis data to predict their future needs. Operational Systems is systems that process daily transactions in organizations. This systems process data online in databases. Decision Support System is systems that analysis historical data to make decisions for future needs. Informations of this systems provides decisions for incrasing productivity of organizations and to make decisions future organiszations policy. Data Warehouse is data store that holds consolidated data from Operational Systems to analysis for handling requirements. Data Warehouse can be called Decision Support System's database. Data Warehouse holds data that flows from other systems historically. Data Warehouse has huge volume according to Operational Systems. Data Mining that main concepts of this research is applications to find out prediction and relations in datasets. In general, Data Mining used to specific algoritms and techniques to find out patterns in huge dataset and it also is most important step in knowledge discovery process. In this study, Data Mining was researched activities and relations other disciplines from Data Warehousing and KDD perspective. Finally, Data Mining applications for a classification problem was developed by using Microsoft Analysis Services tools and techniques.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ve bir uygulaması
Data mining and its application
BURHAN GEMİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAAN YARALIOĞLU
- Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği -sağlık sektöründe uygulama-
Knowledge discovery in databases and data mining -an application on health care sector-
ABDULKADİR ÖZDEMİR
- Knowledge discovery in databases and data mining techniques: An applied study
Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri tabancılığı teknikleri: Bir uygulama
TAYİP ALTAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ÜMİT FIRAT
- Veri madenciliği ve bir uygulaması
Data mining and an application on data mining
LEMAN PINAR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
- Veri madenciliği: Sınıflandırma ve tahmin yöntemlerini kullanarak bir uygulama
Data mining: Application by using predictive and classification modelling
PELİN BİÇEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. S. ÜMİT OKTAY FIRAT