Geri Dön

Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliği

Data mining on student information system

  1. Tez No: 169525
  2. Yazar: BERNA GÜCÜN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. HALİL ŞENGONCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, Veri ön işleme, Kümeleme yöntemleri, Kümeleme Algoritmaları, Data Mining, Data Preprocessing, Clustering Methods, Clustering Algorithms
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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.

Benzer Tezler

  1. Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliğinin uygulanması

    A data mining application on a student information system

    UMUT ALTINIŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KADİR ERKAN

  2. 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

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. UÇMAN ERGÜN

  3. İşletmelerde yararlı bilgi yönetimi ve öğrenen organizasyonlar: Dumlupınar Üniversitesi uzaktan eğitim projesi prototip çalışması

    Knowledge management in organizations in transition to learning organization: The case of Dumlupınar University distant learning project

    ARİF YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İşletmeDumlupınar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. M. SAMİ DENKER

  4. Veritabanları üzerinde veri madenciliği uygulaması

    Data mining application on databases

    HÜSEYİN GÜRÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET KARAHASAN

  5. Veri madenciliğinde genetik algoritmalar

    Genetic algorithms in datamining

    ÖZLEM EVRİM GÜNDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU