Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliği
Data mining on student information system
- Tez No: 169525
- Danışmanlar: PROF.DR. HALİL ŞENGONCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Veri ön işleme, Kümeleme yöntemleri, Kümeleme Algoritmaları
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 117
Özet
V ÖZET ÖĞRENCİ BİLGİ SİSTEMİNDE VERİ MADENCİLİĞİ GÜCÜN, Berna Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Halil Şengonca Aralık 2005, 95 sayfa Veri madenciliği, çok büyük veri yığınlarından gerekli olan ve değerli bilgilerin elde edilmesini sağlar. Veri madenciliği süreçleri sonunda elde edilen değerli bilgiler, veri madenciliğinin kullanıldığı pek çok alanda doğru kararlar alınmasına ve uygulamalarda başarılı sonuçlar elde edilmesine olanak sağlarlar. Veri madenciliği sürecinin etkili çalışması ve doğru sonuçlar vermesi için, sürece giren verilerin kalitesi ve uygunluğu önem kazanmaktadır. Veri madenciliğinde kullanılacak olan bu verilerin uygunluğunun ve kalitesinin arttırılmasında veri ön işleme yöntemleri uygulanmaktadır. Veri madenciliği çalışmalarının yapılmasında kullanılan pek çok yöntem vardır. Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan Kümeleme, nesneleri, elemanlarının bir yönü ile birbirine benzerlik gösterdiği gruplar halinde düzenleyerek, tanımlanmamış veri kümelerinden gerçek gruplar belirlemeyi amaç edinmektedir. Bu çalışma, öğrenci bilgi sisteminden elde edilen verilerin, kümeleme yöntemleri kullanılarak veri madenciliği sürecinden geçirilmesini sağlayan bir uygulama gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
VII ABSTRACT DATA MINING ON STUDENT INFORMATION SYSTEM GÜCÜN, Berna MSc in Computer Engineering Supervisor : Prof. Dr. Halil Şengonca December 2005, 95 pages Data Mining provides getting required and important information from huge data heaps. Important information that is gathered at the end of the data mining process provides making correct decisions in the most of the area that data mining is used. This information also helps getting successful results in applications. In order to get an effective running data mining process and taking correct results from data nrining process, appropriate and high quality data could be gathered. Data Preprocessing methods are used to increase the quality level and reasonability of the data. A lot of methods are used in data mining. Clustering, one of the methods used in data mining, regulates objects in groups by using its items similarities and determines actual groups from undefined data sets. The aim of this study is form an application use clustering methods in order to apply the data, taken from student information system, through the Data Mining Process. Key words : Data Mining, Data Preprocessing, Clustering Methods, Clustering Algorithms.
Benzer Tezler
- Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliğinin uygulanması
A data mining application on a student information system
UMUT ALTINIŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. KADİR ERKAN
- Temel eğitimden ortaöğretime geçiş sınavı kazanımlarının veri madenciliği yöntemleri ile değerlendirilmesi
Evaluation of acquisitions of the transition from primary education to secondary education exam with data mining methods
ERTAN CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAfyon Kocatepe Üniversitesiİnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN
- Veri madenciliğinde genetik algoritmalar
Genetic algorithms in datamining
ÖZLEM EVRİM GÜNDOĞDU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU
- Açık öğretim liseleri öğrencilerinin okul terki ve mezuniyet durumlarının eğitsel veri madenciliği ile incelenmesi
Examining dropout and graduation status of open high school students using educational data mining
AHMET POLAT
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BARIŞ HORZUM
- Üniversitelerde yetenek yönetimi kapsamında yetenek havuzu oluşturmaya yönelik bir model önerisi
A model for the formation of a talent pool within the talent management in universities
SEDA GÜNDÜZALP
Doktora
İngilizce
2016
Eğitim ve ÖğretimFırat ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. MUKADDER BOYDAK ÖZAN