Veri madenciliğinde kullanılan sınıflandırma yöntemleri ve bir uygulama
Classification methods used in data mining and an application
- Tez No: 261854
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENİS SINIKSARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Ekonometri, Statistics, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Sınıflama ağaçları, Sınıflama yöntemleri, Sınıflandırma, Veri madenciliği, Veri modelleme, İstatistiksel yöntemler, Classification trees, Classification methods, Classification, Data mining, Data modelling, Statistical methods
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, gelişen teknoloji ile birlikte elde tutulan veri miktarı artmış, saklanan ham veriyi bilgiye dönüştürmek geçmişe göre daha da önem kazanmıştır. Verinin bilgiye dönüşümü, karı arttırarak rekabetçi ortama daha kolay uyum sağlamaktan veri sahibini anlamaya kadar birçok avantaj sağlayabilmektedir. Veri madenciliği ham veriyi bilgiye dönüştürmede istatistiksel yöntemleri ve makine öğrenme algoritmalarını kullanan bir araçtır. Bu çalışmada veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemleri incelenmiş, bir yardım derneğinden alınan veriler üzerinde, yardım edilme kararını etkileyen faktörleri inceleyen ve yardım kararı alınmasını model kurarak otomatize etme amacı güden bir tahmin modeli geliştirilmeye çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, with the development of technology, the amount of data which is kept has increased and transforming the data into knowledge has become more important than the past. Transforming the data into the knowledge has a lot of advantages from accomodating oneself to competitive atmosphere by increasing the profit to understand the owner of the data. Data Mining is an instrument that uses statistical methods and machine learning algorithms to transform data into knowledge. In this paper, the classification methods of Data Mining are investigated and a forecasting model which analyses the factors affect giving assistancy and aims to automatize the decision of aiding using data taken from a charity house is developed.
Benzer Tezler
- A comparison of data mining methods for prediction and classification types of quality problems
Tahmin etme ve sınıflandirma kalite problemleri özelinde veri madenciliği metotlarının karşılaştırılması
ZEYNEP ANAKLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL
PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
- Sporcu performansını sınıflandırmada temel normalizasyon, makine öğrenme ve çok kriterli karar verme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of basic normalization, machine learning and multi-criteria decision-making methods in classifying athlete performance
ALİ KELEŞ
Doktora
Türkçe
2025
SporSelçuk ÜniversitesiAntrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ SERDAR BALCI
- Veri madenciliği ve demetleme
Data mining and clustering
AHMET CÜNEYD TANTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Büyük veri araçlarından Hadoop kullanarak veri madenciliği
Data mining using Hadoop big data tool
MEHMET UMUT SALUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEZAİ TOKAT
- Destek vektör makineleri üzerine bir çalışma
A study on support vector machines
MUSTAFA MURAT ARAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURHAN MENTEŞ