Lojistik alanında bir veri madenciliği uygulaması
A data mining application on logistics area
- Tez No: 223303
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ALİ ERCENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciligi, Sınıflandırma algoritması, Data mining, Classification algorithm
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu çalısmada veri madenciligi yöntemlerinden sınıflandırma algoritması kullanılarak lojistik sektöründe kritik problemlerden biri ele alınmıs ve kurulan model yardımıyla bulunan kural gelecege yönelik tahminlerde bulunmamıza imkan saglamıstır. Bilgisayar sistemleri ile üretilen veriler tek baslarına degersizdirler çünkü çıplak gözle bakıldıgında verilerin bir anlam ifade etmedigini söyleyebiliriz. Bu veriler belli bir amaç dogrultusunda islendigi zaman anlamlı hale gelmektedir. İste ham veriyi bilgiye veya anlamlı hale dönüstürme isini veri madenciligi ile yapabiliriz. Elimizin altında bulunan büyük veri yıgınları içerisinde çıplak gözle göremedigimiz ancak kesfedilmeyi bekleyen ve belki de sirketlere milyon dolarlar kazandıracak olan degerli bilgiler kesfedilmeyi beklemektedirler. Gelecegin, en azından yakın gelecegin, geçmisten çok fazla farklı olmayacagını varsayarsak geçmis veriden çıkarılmıs olan kurallar gelecekte de geçerli olacak ve ilerisi için dogru tahmin yapmamızı saglayacaktır.
Özet (Çeviri)
In this study using the Classification algorithm of data mining methods, a critical problem of the logistics area is examined and the rule produced by the obtained model makes it possible to estimate future movements. The datas that are produced by the computer systems are worthless alone because we can say that they mean nothing when we look at them with the naked eye. This datas get valuable when they are processed with a clear aim. So we can manage transforming raw data to valuable data with data mining. The valuable datas in huge data mountains, maybe will make the companies gain million dollars, are waiting to be explored. Assuming that the near future will not be so different from past, the rules that are explored from the past data will be valid in future and will help us to make right decisions for future.
Benzer Tezler
- Tıp 'da veri madenciliği uygulamaları: Meme kanseri veri seti analizi
Data mining aplications in medicine :Breast cancer data set analysis
OĞUZ POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- A comparative study for customer churn analysis via machine learning algorithms
Optimizasyon tekniklerini kullanarak müşteri kayıp analizi
ZEYNEP UYAR ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SENİYE ÜMİT FIRAT
DR. BANU ÇALIŞ USLU
- Development of decision support algorithms on RFID systems of stores
Mağaza RFID sistemlerde karar destek algoritmalarının geliştirilmesi
BORAN TAYLAN BALCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP ALP KUT
- Veri tabanlarından bilgi keşfi: Veri madenciliği ve bir sağlık uygulaması
Knowledge discovery from databases: Data mining and a health application
M. FEVZİ ESEN
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN