Geri Dön

Veri madenciliği ve bir uygulaması

Data mining and an application on data mining

  1. Tez No: 162167
  2. Yazar: LEMAN PINAR YILDIRIM
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 224

Özet

ÖZET Veri Madenciliği, günümüzde bilgi teknolojilerindeki ilerlemelere paralel olarak gelişen, veri toplama ve saklama teknolojisiyle beraber, kurumların daha etkin kararlar alınmasına yönelik karar destek sistemlerinin bir bileşeni olarak tanımlanan, istatistik, yapay sinir ağları, makine öğrenimi, genetik algoritmalar gibi alanlardan da yararlanan disiplinler arası yeni bir bilim dalıdır. Veri madenciliği, ham verinin kullanılabilir bilgiye dönüştürülme süreci olan Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi (KDD - Knowledge Discovery in Databases) sürecinin en önemli aşamasıdır, Büyük miktarlarda ve dağınık biçimde bulunan verilerin arasından daha önceden bilinemeyen, anlamlı ve kullanılabilir bilgilerin çıkarılması işlemidir. Bu çalışmada, veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği kavramları detaylı olarak açıklanmıştır. Başarılı bir veri madenciliği çalışmasının nasıl olabileceği, veri madenciliğinin uygulama alanları, teknikleri ve kullanılan veri madenciliği metodolojilerinden Veri Madenciliği için Sektörler Arası Standart Süreci (CRISP-DM - Cross-Industry Standart Process for Data Mining ) ele alınmıştır. Son bölümde, çeşitli veri madenciliği yazılım programlarının tanıtımı yapılmış ve SPSS Clementine yazılım programı ile İzmir Su ve Kanalizasyon İdaresi- İZSU'dan alman abone bilgilerine dayanarak, kümeleme analiziyle veri madenciliği çalışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Data mining, preseantly growing paralel to the progress of information techonologies with data collection and emerging technoiogy directed at the institutions' taking more effective decisions defined as a component of support systems, is a new sciense branch making use of between-dieiplines sue as statistics, artificial intelligence, machine learning, genetic algorithms, etc.. Data mining, the process of KDD - Knowledge Discovery in Databases which is crude data process of being transformed into usable information, is the most important phase, it is taking out the knowledge' that are meaningful, can not be known beforehand usable among the data existing in large amounts and disorganized form. In this work, firstly KDD - Knowledge Discovery in Databases and data mining concepts are explained in detail. How can be a successful data mining study, the fields of application of data mining, techniques and from the used data mining methodologies CRISP-DM - Cross - Industry Standart Process for Data Mining are dealt. In the last part, the promotion of various data mining software packages have been made and basing on subscription information taken from IZSU with SPSS Clementine software package with heaping up analysis data mining work has been made.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and its application

    BURHAN GEMİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAAN YARALIOĞLU

  2. Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and its application

    ZEYNEP DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikMuğla Üniversitesi

    DR. MEHMET KARAHASAN

  3. Data mining techniques and an application

    Veri madenciliği yöntemleri ve bir uygulaması

    KAAN KUMRU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU

  4. 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

  5. Veri madenciliği yöntemleri ve optimizasyona dayalı modeller üzerine bir araştırma ve bir uygulaması

    A research on data mining methods and models based on optimization and its application

    ŞEMSETTİN ERKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ŞENYAY