Veri madenciliği ve bir uygulaması
Data mining and its application
- Tez No: 351031
- Danışmanlar: PROF. DR. KAAN YARALIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Veritabanlarında Bilgi Keşfi, Veri Madenciliği, Apriori Algoritması, Birliktelik Kuralları, Knowledge discovery in databases, Data Mining, Apriori Algorithm, Association Rules
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Gelişen ve değişen teknolojiler sayesinde şirketler arasındaki rekabet hızlı bir artış göstermiştir. Bu rekabet ile birlikte şirketlerin bilgiye ulaşmaları büyük önem taşımaktadır. Bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ile veri tabanlarında çok büyük boyutlarda veri saklamak mümkün hale gelmiştir. Şirketler bu veriler ile kullanışlı bilgiye ulaşmayı hedeflemektedir. Bunun gereksinimi olarak veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği kavramları ortaya atılmıştır. Bu kavramlarla amaçlanan, veritabanlarında saklanan veriler arasındaki gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarmaktır.Bu tez kapsamında, veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği tanımları üzerinde durulmuş, bu tanımlar doğrultusunda veri madenciliği süreci adımları incelenmiş ve veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları anlatılmıştır. Veri madenciliği bileşenlerinden makine öğrenimi kavramına yer verilmiş ve makine öğrenimi için gerekli bilgisayar yazılımları önerilmiştir. Bu kavramlar ile İMKB (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası)' de işlem gören 10 şirkete ait hisse senedi değerlerindeki değişmeler arasındaki birlikteliklerin ortaya çıkarılmasını amaçlayan bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada, veri madenciliği algoritmalarından biri olan apriori algoritması kullanılmış ve birliktelik kuralları ortaya çıkarılmıştır.
Özet (Çeviri)
Developing and changing technologies have shown a rapid increase in competition between companies. Companies to compete with this information is of great importance to reach. Databases with the development of computer technology has become possible to store very large volumes of data. Useful information with companies aiming to achieve these data. The concepts of data mining and knowledge discovery in databases as a requirement has been introduced. These concepts aim to reveal patterns hidden in data stored in databases.This thesis focuses on the definitions of data mining and knowledge discovery in databases, data mining process steps in accordance with the definitions and data mining techniques and algorithms described were examined. Given to the concept of machine learning in data mining and machine learning components required for the proposed computer software. These concepts and the ISE (Istanbul Stock Exchange), belonging to 10 companies traded in the associations between changes in stock values was an application aimed at revealing. In this embodiment, one of an algorithm of data mining algorithms is apriori algorithm used, and association rules were uncovered.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ve bir uygulaması
Data mining and an application on data mining
LEMAN PINAR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
- Data mining techniques and an application
Veri madenciliği yöntemleri ve bir uygulaması
KAAN KUMRU
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU
- Eğitimsel veri madenciliği ve bir uygulaması
Educational data mining and an application
YASEMİN YAKUPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Veri madenciliği yöntemleri ve optimizasyona dayalı modeller üzerine bir araştırma ve bir uygulaması
A research on data mining methods and models based on optimization and its application
ŞEMSETTİN ERKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞENYAY