Veri madenciliğinde Appriori, Tahminci Appriori ve Tertius algoritmalarının Weka ve Yale programları ile karşılaştırılması ve bir uygulama
In data mining, comparison of Appriori, Predictive Appriori and Tertius Algorithms with WEKA and YALE softwares and an application
- Tez No: 239276
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HALİME DİCLE CENGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mikrobiyoloji, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Microbiology, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, birliktelik analizi, mikrobiyoloji, Data mining, association analysis, microbiology
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Günümüzde veri, birçok depolama aracında artan bir hızla birikmektedir. Biriken veri, içinde değerli bilgiler barındırmaktadır. Bilgiye ulaşmada kullanılacak verinin büyüklüğü veri analiz tekniklerinin kullanılmasını zorunlu kılmaktadır. Büyük veri tabanlarından yararlı bilgiler elde etmek olarak tanımlabilecek veri madenciliği, klasik istatistiksel metodlarla açık ve net olarak gösterilemeyen bağlantıları ortaya çıkarabilecek teknikleri kullanarak elde edilemeyen örüntü ve eğimleri keşfetme işlemidir. Veri madenciliği teknikleri genel olarak pazarlama, bankacılık, sigortacılık, telekomünikasyon, endüstri, tıp ve mühendislik alanlarında kullanılmaktadır. İnfeksiyon hastalıklarının tanısında mikrobiyoloji önemli bir yer tutmaktadır. Çalışmamızda hastanedeki servislerden gönderilen idrar, kan vb. örneklerin incelenmesi sonucu elde edilen gram negatif basillere ait veri kullanılacaktır. Çalışmamızın konusunu, örnek veri tabanında bilgi keşfi sürecinin yapılması ve modelin değerlendirilmesinde kullanılan iki ayrı programın karşılaştırılması oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Nowadays data is being collected in many kind of storage devices at an incremental amount. Collected data has valuable information inside. Data analysis techniques have to be used in order to obtain information from great amount of data. Defined as obtaining useful information from large data sets, data mining is the process of obtaining correlation and patterns that can not be done by classic statistical methods. Data mining techniques are generally used in marketing, banking, insurance, telecommunication, industry, healthcare and engineering. Our study is related with application of data mining in healtcare. Microbiology has an important role in the diagnosis of infectious diseases. In our study, data obtained from a sample gram negative basil database, consisting of results derived by examining urine, blood etc.samples of gram negative basilli will be used. The subject of our study is to generate necessary steps in data mining process and to compare two softwares used in evaluation of the model
Benzer Tezler
- Amasra taşkömürü işletmesinde iş kazalarının incelenmesi
Investigation of ocupational accidents in Amasra hard coal enterprise
BİLAL ALTINDİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Maden Mühendisliği ve MadencilikAfyon Kocatepe ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH BAYRAM
- Apriori algoritması ile müşteri bazlı market sepet analizi ve ürün satış tahmini
Customer based market basket analysis with apriori algorithm and product sales forecast
FURKAN ÖZTEMİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR ETHEM HAMAMCI
- Tüketici tercihlerinin yapay sinir ağları yöntemiyle tahmini: Perakende sektöründe bir uygulama
Prediction of consumer preferences by artificial neural networks method: An application in the retail sector
BAHAR ÇELİK
- Clustering web usage transactions for efficient association rule mining
Verimli eşleştirme sorgusu çıkarımı için web günlük hareketlerinin gruplandırılması
MEHMET ULUER
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN HÜSEYNOV
- Veri madenciliğinde apriori temelli ilişkilendirme kuralı algoritmalarının uygulama ve karşılaştırması
The practice and comparison of apriori based association rule algorithms in data mining
FİLİZ KOYUNCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUludağ ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. OYA KALIPSIZ