Kaba kümeler teorisi ve trafik kazaları üzerine uygulaması
Rough set theory and an application on traffic accidents
- Tez No: 357226
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATİH TÜYSÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Günümüz teknolojisinin yanıt aramaya çalıştığı sorulardan birisi de büyük kütledeki veri madenlerinin nasıl düzenlenip analiz edileceği sorusudur. Dijital alanlarda saklanan veri yığınları şirketler ve kurumlar için oldukça önemli bir yer kaplamaktadır. Bu verilerden yararlanarak alınan kararlar kurumlara daha analitik ve bilimsel sebeplerle alınan kararların doğruluğunu sunma imkânını verir. Veri çözümleme, veri madenciliği ya da veri yığınlarından bilgi keşfi rekabet gücünün artırılması açısından hayati bir öneme sahiptir. Verilerin analizinden sonra anlamlı yani okunabilen verilerin belirlenmesi ise veri madenciliğinin bir diğer aşamasıdır. Bu kapsamda veri tabanlarından anlamlı verilerin keşfi ve yorumlanması üzerine bir çok çalışma ve uygulama literatür tarandığında görülecektir. Bu çalışmalar veri madenciliği olarak bilinmektedir. Bu tez çalışmasında, veri madenciliği ve bilgi sistemleri anlatıldıktan sonra, kaba kümeler teorisi ile diğer yaklaşımlar arasındaki ilişkiden bahsedilmiştir. Yine ikinci bölümde kaba kümeler teorisinin eksik veya iyi olduğu yanlardan bahsedilmiştir. Üçüncü bölümde, Amerika Birleşik Devletlerinin çeşitli eyaletlerinden alınmış trafik kazaları ve özellikleri veri tabanından bilgi ve kurallar keşfedilmeye çalışılmıştır. Son bölümde, bu çalışmanın sonucunda çıkan kurallar incelenmiş sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the questions that today's technology tries to look for the answer is how data mining in large masses is organized and analyzed. Data mines stored in the digital space cover a very important place for companies and institutions. The decisions that are made by using this data give the possibility to offer of scientific reasons and analytical accuracy of the decision to organizations. Data analysis, data mining or knowledge discovery from data stack have a vital importance in terms of enhancing the competitiveness. After analysis of the data to determine if data is meaningful is another phase of data mining. In this context, a lot of studies and applications on the discovery and analysis of meaningful data from the database will be seen when literature is reviewed. These studies are known as data mining. In this study, after data mining and information system were explained by Rough Set Theory, relationship between other approaches is discussed. In the second chapter, cons and Profs of Rough Set Theory are mentioned. In the third chapter, traffic accident data taken from various states of the United States is analyzed. In the last chapter the decision rules as a result of this study are interpreted.
Benzer Tezler
- Kaba kümeler teorisi üzerine algoritmalar
Algorithms based on rough set theory
FATİH AYBAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞAHİN EMRAH
- Kaba kümeler teorisi yardımı ile büyük veri topluluklarının analizi
Analysis of huge data volumes with rough sets theory
SEDAT TELÇEKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET BABANLI
- Kaba kümeler teorisi ile PISA sonuçlarının değerlendirilmesi
Evaluation of PISA results with rough set theory
ESMANUR AKBAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimSüleyman Demirel ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HANDE TOYGANÖZÜ
- Gizliliği korunmuş ortak filtreleme yöntemlerinin doğruluğunun kaba kümeler teorisi ile iyileştirilmesi
Improving accuracy of privacy-preserving collaborative filtering methods by rough sets theory
ADEM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN KALELİ