Veri madenciliğinin Türk işletmelerin finansal tablolarına uygulanması ve uygulama örneği
Implementation of data mining on Turkish company's financial statements and a case study
- Tez No: 327850
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÖZKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 329
Özet
Çağımız bilgi çağı olup, her türlü bilgiye hakim olmayı gerektirmektedir. Veri içerisinden anlamlı örüntüler çıkartıldığında kimse tarafından bilinmeyen, rakiplerin önüne geçilmesini sağlayacak anlamlı bilgiler elde edilebilir. İlgili yöntemler, şirketlerin finansal göstergeleri olan finansal tablolara uygulandığında şirketlerin finansal davranışlarıyla ilgili faydalı bilgiler elde etmek mümkün olacaktır. Veri madenciliği, finansal analiz yöntemleri olarak yaygın olarak kullanılan yatay analiz, dikey analiz, eğilim yüzdeleri analizi ve oran analizinin yanında beşinci bir finansal analiz yöntemi olarak düşünülebilir. Veri madenciliğinin, bahsi geçen analiz tekniklerine olan üstünlüğü yoğun veri ile çalışılabilmesi ve kimse tarafından bilinmeyen bilgileri ortaya çıkartmayı amaçlamasıdır. Veri madenciliğinin uygulamasındaki en büyük iki kısıt veri madenciliği ve alan bilgisine sahip uzman bulmaktaki zorluk ve kullanılacak bilgisayar yazılım ve donanımının maliyetli olmasıdır.Anahtar Kelimeler : Finansal Tablo Analizi, Veri Madenciliği, Kümeleme Analiz
Özet (Çeviri)
In this era, it is required that people should control every kind of information because this age is named as knowledge age. Recognition of patterns in data may provide previously unknown and useful information than can provide competitive advantages. If related techniques are applied on financial statements, it is possible to acquire usable information about companies? financial situations. It is considered that data mining could be an alternative of common financial analysis techniques such as vertical analysis, horizontal analysis, trend analysis and ratio analysis. Against existing financial analysis methods, data mining provide some advantages, which are ability of manipulation of huge data and competence of obtaining previously unknown information. There exist two major constraints of data mining implementation that are lack of experts on both data mining and related domain and cost of computer software and hardware used.Keywords : Financial Statement Analysis, Data Mining, Clustering Analysis
Benzer Tezler
- Sık alt çizge madenciliği algoritmalarının kullanım alanları ve uygulanabilirliği
Application areas and usage of frequent subgraph mining algorithms
MEHMET SERDAR GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÇETİN
- Application of mean gain ratio (MGR) model for the clustering of electrical generator failures
Elektrik jeneratörü arızalarının kümelenmesi için ortalama kazanç oranı modeli uygulanması
SADDAM RAHEEM SALIH AL-SAADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU
YRD. DOÇ. DR. SHADI AL SHEHABI
- Heart disease system prediction using data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri kullanarak kalp hastalığı sitemi tahmini
MOHAMMED IBRAHIM MAHDI AL-AZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YURIY ALYEKSYEYENKOV
- Modified k-nearest neighbor classifiers for dealing with secure encrypted data
Kriptolanmış veriler ile güvenli işlem için k-en yakın komşu sınıflandırıcıları değişikliği
ALI ABBAS YOUNIS AL ARBO
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SHADI AL-SHEHABI
- Veri madenciliği yöntemleri ve türk müziği analizlerinde kullanılması üzerine bir uygulama
Data mining methods and an application for turkish music analysis
SİNAN DURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OYA HACİRE YÜREGİR