Veri madenciliği ve bir uygulaması
Data mining and an application on data mining
- Tez No: 162167
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
- Data mining techniques and an application
Veri madenciliği yöntemleri ve bir uygulaması
KAAN KUMRU
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU
- Eğitimsel veri madenciliği ve bir uygulaması
Educational data mining and an application
YASEMİN YAKUPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- 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
2017
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞENYAY