Hibrit birliktelik analizi metadolojisi geliştirme ve yazılım uygulaması
Improve hybrid association analysis methodology and software implementation
- Tez No: 283005
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUHARREM DÜĞENCİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Veri ambarı, Veri analizi, Veri ilişkilendirme, Veri madenciliği, Veri tabanı, Yazılım geliştirme, Data warehouse, Data analysis, Data association, Data mining, Database, Software development
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan veri yığınları ile veri tabanlarını kullanmak ve verilerden anlamlı çıkarımlar elde etmek oldukça önemli hale gelmiştir. Bu verilerin analizi yapılırken klasik veri tabanı sorgulamaları yanında farklı araçlar da kullanılır. Daha önceki çalışmalarda, farklı veri tabanlarında farklı veri madenciliği araçları kullanılmış fakat performans değerlendirilmesi yapılmamıştır.Veri madenciliği tekniklerinden olan birliktelik analizleri birçok sektörde kullanılmaktadır. Bu yöntemin amacı, veriler arasından anlamlı birliktelikler bularak kurumların politikalarını daha iyi düzenlemelerini sağlamaktır. Kullanıcılar bu analizleri yaparken basit, anlaşılır ve çabuk sonuca giden yazılımları tercih etmektedir.Bu çalışmada, farklı veri madenciliği araçlarının performanslarının değerlendirilmesi, mevcut birliktelik analizi algoritmaları incelenerek hibrit bir algoritmanın geliştirilmesi ve yazılımının oluşturulması, oluşturulan yazılımla mevcut veri setinin veri madenciliği yöntemi kullanılarak işlenmesi ile kurumun daha etkin yönetiminin desteklenmesi amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the growing data stacks, the usage of databases and obtaining meaningful inferences from the data has become very important. Different tools are used as well as traditional data base queries when these data has been analyzed. In previous studies, different data mining tools are employed in different databases but performance evaluation has not been made.The association analysis which is one of the data mining techniques is used in many industries. The purpose of this method, policies of the institutions is to provide better arrangements by finding significant association among the data. The software which is a simple, clear and quick result is preferred when this analysis is done by users.In this study, evaluating the performance of different data mining tools, developing of a hybrid algorithm by examining the existing association analysis algorithms and software creation of this, with processing by using data mining method of existing data sets with created software was aimed to be support a more effective management of the institution.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Seismic resilience of steel plate shear walls enhanced with innovative hybrid viscoelastic dampers: A numerical investigation
Yenilikçi hibrit viskoelastik sönümleyicilerle güçlendirilmiş çelik levha perde duvarların sismik dayanımı: Nümerik bir inceleme
RAGAB GOMAA TOHAMY MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARLAS ÖZDEN ÇAĞLAYAN
- Dağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi
Examination of the effects of distributed generation on smart grids
MİKAİL PÜRLÜ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BELGİN TÜRKAY
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Hexagonal boron nitride reinforced thermal conductivity improved composite material design applications in electric vehicles
Hegzagonal bor nitrür takviyeli termal iletkenliği iyileştirilmiş kompozit malzeme tasarımı: Elektrikli araçlarda uygulamaları
EMRULLAH CEBE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALAEDDİN BURAK İREZ