Geri Dön

Veri madenciliğinin Türk işletmelerin finansal tablolarına uygulanması ve uygulama örneği

Implementation of data mining on Turkish company's financial statements and a case study

  1. Tez No: 327850
  2. Yazar: LEVENT BORAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÖZKAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Muhasebe Finansman Bilim Dalı
  13. 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

  1. Sık alt çizge madenciliği algoritmalarının kullanım alanları ve uygulanabilirliği

    Application areas and usage of frequent subgraph mining algorithms

    MEHMET SERDAR GÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÇETİN

  2. 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

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANSEL DÖKEROĞLU

    YRD. DOÇ. DR. SHADI AL SHEHABI

  3. Heart disease system prediction using data mining techniques

    Veri madenciliği teknikleri kullanarak kalp hastalığı sitemi tahmini

    MOHAMMED IBRAHIM MAHDI AL-AZZAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YURIY ALYEKSYEYENKOV

  4. 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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SHADI AL-SHEHABI

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OYA HACİRE YÜREGİR