Geri Dön

Supervised techniques in data mining

Veri madenciliğinde yönlendirilmiş teknikler

  1. Tez No: 243981
  2. Yazar: MEHMET SEVAL KAYGULU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALP KUT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Büyük boyuttaki veri tabanlarından bilgiye ulaşmak için veri madenciliği tekniklerinin kullanımı çok yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada özellikle kullanıcı tarafından yönlendirilmiş teknikler üzerinde durulmuştur. İlk altı bölümde veri madenciliğinin teorisi kısaca açıklanmıştır. Üzerinde durulan konular öğrenme ve bilgiye ulaşma yöntemleri, veri tabanı işletim sistemi tipleri ve seçimi, verilerin düzenlenmesi, veriler ile ilgili sorunların giderilmesi, elde edilen sonuçların sunulmasıdır.Özellikle tıp ve ticaret alanlarında veri madenciliği uygulamalarına çokça rastlanılmaktadır. Ancak, yer bilimlerinde bilinen bir uygulamasına rastlanılmamıştır. Bu nedenle, uygulamamızda Seyitömer Kömür Havzasından elde edilen veriler kullanılmıştır. Veriler incelendiğinde malzeme isimlendirmede bir standardın olmadığı görülmüştür. Öncelikle veri tabanının oluşturulması aşamasında bir malzemenin farklı şekillerde isimlendirilmesi engellenmeye çalışılmıştır. Verilerin girilmesinden sonra özet bilgiler sunulmaktadır.Her ne kadar özetleme kullanıcı tarafından yönlendirilmiyor ise de, araştırmacıya fayda sağlayabileceği düşünülerek uygulamaya eklenmiştir. Bunun dışında, kullanıcı bir malzeme seçer. Kuyularda seçilen malzemenin ilk rastlandığı katman bulunur. Böylece bu katmanın üstünde yer alan malzemelerin listesine ulaşılır. Ayrıca son rastlandığı katman bulunur. Ve bu katmanın altında yer alan malzemelerin listesi elde edilir.Kullanıcı bazı malzemeleri aynı bir isim altında gruplamak isteyebilir. Veri tabanını da yaptığı gruplandırmaya göre yeniden düzenleyebilir. Bu yeni veri tabanı üzerinde de yukarıda anlatılmış olan çalışmaları uygulayabilir. Uygulama ayrıca kuyuların düşey kesit diyagramının çizilmesini sağlamaktadır. Son olara kullanıcı, seçtiği bir malzemenin kuyularda ilk rastlandığı katmanın kotuna göre kuyuları sınıflandırabilir. Bu işlemin sonucu farklı renkli noktalar kullanılarak bir düzlem üzerinde araştırmacıya sunulmaktadır.Anahtar sözcükler : Veri madenciliği, veri tabanı, Seyitömer Kömür Havzası, kömür yatakları için bir uygulama.

Özet (Çeviri)

Usage of Data Mining techniques is very common for reaching info on huge database. Techniques especially canalized by the user are used in this study. Theory of Data Mining is shortly described in first 6 chapters. Subjects are: learning and reaching info methods, Database Operational System types and selection, organizing data, removal of problems related data and presentation of obtained results.Data mining application is very common on especially commercial and medical areas. However, known application has not been encountered in earth sciences. Therefore, data is being used which obtained from Seyitömer Coal Basin in this application. When data examined: it is noted that there is no standardization for material naming. First of all, it is tried to hinder to name material in different ways at the stage of forming database. Summarized info is being represented after entering the data. Even if summary is not canalized by the user, it is added to the application because it may help to searcher. User chooses the material. Finds the first layer met for the chosen material in bore-hole. Therefore, reaches the material list takes place above this layer. Besides finds the last layer met. And obtains the material list takes place under this layer.User may wish to group some material under same name. And can re-organize the database according to this. The above described studies can be applied on this new database. This application also obtains vertical cross-section diagram drawing. At last, user can classify bore-holes according to code of layer which chosen material first met. The result of this procedure is represented on a plane by using different colored points to the researcher.Keywords : Data mining, database, Seyitömer Coal Basin, application for coal beds.

Benzer Tezler

  1. Stratejik yönetim perspektifinden sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti

    An application of machine learning to anomaly detection in insurance industry using strategic management approach

    AYŞE NURBANU ŞAHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. TOLGA KAYA

  2. Supervised and unsupervised learning techniques in data mining

    Veri madenciliğinde yönlendirilmiş ve yönlendirilmemiş öğrenme teknikleri

    MEHMET SEVAL KAYGULU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ALP KUT

  3. Hava durumu tahmini için veri madenciliği tabanlı bir model geliştirilmesi

    Development of a data mining based model for weather forecasting

    YUNUS EMRE CEBECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  4. Büyük veri kümelerinde sınıflandırma problemi için yeni bir algoritma ve bir uygulama

    A new algorithm and an application for the classification problem in big data sets

    HATİCE ŞENOZAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU SOYLU

  5. Fuzzy logic and data mining techniques in evaluating of credit risks of companies

    Şirketlerin kredi talebi değerlendirilmesinde bulanık mantık yaklaşımı

    MELİS BÖLGEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU