SQL tabanlı veri analizi
SQL based data mining
- Tez No: 154589
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. AYLA ŞAYLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Veritabanı, SQL, kurallar, ADO, istatistik, korelasyon, regresyon, çoklu korelasyon, çoklu regresyon. ıx, Database, SQL, rules, ADO, statistics, correlation, regression, multiple correlations, multiple regressions
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
ÖZET Bilgisayarların çıkışı ve gelişmesiyle her geçen gün biraz daha değişen ve gelişen bir dünyada yaşamaktayız. Bilgisayarlar yaşantımıza bir çok kolaylık katmakta, yapılan işlerin yükünü hafifletmekte daha iyi sonuçlara daha iyi ve daha kısa yollardan ulaşmamızı sağlamaktadır. Bilgisayarlar aynı işi otomatik olarak ve daha verimli yapacağından insan kaynaklı hatalar en aza indirgenir Veritabanlar çok sayıda veriyi depolayan sistemlerdir. Bu sistemlerde saklanan çok sayıda veri istatistik açısından oldukça büyük bir anlam ifade etmektedir. Çok sayıda veriyi depolayan sistemler sayesinde daha çok veri üzerinde uygulanacak olan istatistik metotlar bizi daha anlamlı bilgilere götürecektir. Daha önceleri az veri üzerinde yapılan istatistiksel analizleri boyutu binlere, milyonlara ulaşan verilerin oluşturduğu veritabanlar üzerinde yapmak mümkün hale gelmiştir. Ayrıca bu istatistiksel analizler veritabanlarının daha hızlı çalışabilmesi amacıyla da kullanılabilir. İstatistik metotlar kullanılarak veriden çıkarılan bilgi, veriye daha hızlı ulaşmamızı veritabanının performansını yükseltmesi sağlanabilir. Bu çalışmada SQL Server üzerinde kendinden öğrenen bir sistem yapısının kurulmasına istatistiksel metotların katkısı araştırılmış ve ispatlanmışta. Ayrıca istatistiksel metotlar yardımıyla veritabanında kayıp data için tahmin yapılmıştır, ekonomik veriler üzerinde zaman serileri analizi yapılmışta.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT After the invention of computers our world is getting more different. Computers make our life easier and improve the quality of our life. We can get better results with using shorter time and better ways. This reduces human errors since computers can be used for the same work automatically and effectively. Databases are systems which contains lots of data in. These data has very important meaning for statistics. Making analysis on very large data with statistics methods is getting easier and results of the analysis are more meaningful with the help of systems which contains lots of data in. Now, in today's world we can make analysis on very large databases which has thousand or million records. Also the statistical analysis can be used to improve the performance of the databases. The information which is the result of analysis can improve the performance of the system and make the system faster. In this thesis, we study about the help of the statistics methods to make a system, which is learning in its self, on SQL Server. Also we study about finding missing data and make trend analysis on economical data.
Benzer Tezler
- Veri tabanlı sistemlerin istatistiksel analize dayalı kural öğrenmeleri (doğrusal olmayan regresyon yöntemleri)
Obtaining rules based on statistical analysis of database management systems (non-linear regression methods)
ONUR GANİLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYLA ŞAYLI
- GZKTS verilerini büyük veri mimarisine dönüştürmek için bir çerçeve
A framework for transforming RTLS data to big data architecture
CEREN BAHAR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
- Oracle tabanlı veri yönetimi
Database management on oracle
PELİN ŞENTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYLA ŞAYLI
- Elektronik belge yönetim sistemi analizi: Yapay zeka tabanlı örnek bir uygulama
Analysis of electronic document management system: Artificial intelligence based on a sample application
ABDULCEBAR ON
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Proposal for a forecasting methodology to predict commercial real estate values in Istanbul using social big data
Sosyal büyük veri kullanımı ile İstanbul'daki ticari gayrimenkul değerlerini tahmin etmek için bir kestirim yöntemi önerisi
MARAL TAŞCILAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. KEREM YAVUZ ARSLANLI