Veri analizi için genişleyebilir bir karar ağacının oluşturulması, web ve mobil uygulamalarının geliştirilmesi
Creating an expandable decision tree for data analysis, developing web and mobile applications
- Tez No: 362476
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA GÜYER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Özellikle sosyal ve beşeri bilimlerde çalışan araştırmacılar için deneysel çalışmalarında sıklıkla başvurdukları veri analizi yöntemlerinden en uygun olanının seçilmesi, istatistik alanında belirli bir ölçüde bilgi sahibi olmayı gerektirdiğinden, zorlu bir süreç anlamına gelmektedir. Araştırmaların çıktıları yanlış istatistiksel yöntemlerle test edilebilmekte ve hatalı sonuçlar elde edilebilmektedir. Araştırmacılar doğru istatistiksel yöntemi seçebilmek için uzman kişilerden yardım almalı ya da istatistik alnındaki kaynaklardan yeterli bilgi edinmelidirler. İstatistiksel kaynaklardaki bilgilerin ve alanda uzman kişilerin bilgi ve tecrübelerinin bir yazılım aracılığı ile araştırmacılara kolay ve etkili sunulması, faydalı olacağı düşünülmüştür. Bu çalışma kapsamında araştırmacılara deneysel çalışmalarında, uygun istatistiksel yöntemi seçebilmek için kılavuzluk görevini üstlenecek bir karar ağacı, yönetilebilir bir web uygulaması aracılığıyla sunulmuştur. İnternet ortamında tüm araştırmacılara açık olarak sunulan uygulama, soru-cevap yöntemiyle araştırmacılara çalışmaları için en uygun istatistiksel yöntemi önermektedir. Yönetim paneli aracılığıyla karar ağacı istenildiği şekilde değiştirilebilmekte ve genişletilebilmektedir. Uygulama aynı zamanda mobil ortamlarda da çalışabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Especially for researchers working in social sciences and humanities, choosing the most appropriate data analysis methods, which they often refer to in their experimental studies, means an arduous process, because it requires certain knowledge in the field of statistics. The outcomes of the research can be tested with inappropriate statistical methods and erroneous results can be obtained. In order to choose the correct statistical methods, researchers should take help of experts or should obtain sufficient information from statistics sources. Easy and effective submission of information on the statistical resources and the knowledge and experience of experts in the field through software is intended to be useful to researchers. In this study, a decision tree guiding researchers to choose the most appropriate data analysis methods in experimental studies, is presented to researchers through a managed web application. The application presented to all researchers in the internet environment, suggest the most appropriate statistical methods to the researchers by question-and-answer method. Through the administration panel decision tree can be changed as desired and are available to expand. The application can also be run on the mobile environment.
Benzer Tezler
- Magnetotail shape, flow and magnetic field structure at lunar distances using artemis observations
Dünya'nın manyetik kuyruğunun şekil, plazma akışı ve manyetik alan yapısı açısından ay mesafesinde artemis uydu verileri ile incelenmesi
İKLİM GENÇTÜRK AKAY
Doktora
İngilizce
2019
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEREFŞAN KAYMAZ
- Investigation of asset management practices in airports
Havalimanlarında varlık yönetimi uygulamalarının incelenmesi
CEMİL CAN UZUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Değerlerle liderlik algısının adalet üzerindeki etkisi: Kamu kurumlarında bir araştırma
The effect of values-based leadership perception on justice: A study in a public foundation
SELİME DÖĞER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KASIMOĞLU
- Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini
Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks
ALPER ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Çalışan kaybının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahminlemesi
Predicting employee attrition with machine learning methods
ÇETİN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK