Geri Dön

İllere göre K-means ve SVM kullanılarak sosyal durum analizi

Social analysis by cities using K-means and SVM

  1. Tez No: 414042
  2. Yazar: ALİ YILDIZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Veri madenciliği bir veri ambarında, veriler üzerindeki gizli bağlantıları ortaya çıkarmak için kullanılmaktadır. Verinin bulunduğu her ortamda ham veriler anlamlı hale getirilerek bilgi keşfi işlemine veri madenciliği denir. Türkiye istatistik kurumu, ülke bazında istatistiki araştırmalar yapan bir kurumdur. Kurumun bilgi edinme kanunu kapsamında herkes tarafından kullanıma açılmış veri tabanları mevcuttur. Bu veri tabanlarında halkın yaşam istatistikleri tutulmaktadır. Bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu verileri üzerine uygun bir veri ambarı kurulmuştur. Veri ambarına kurumun kullanıma sunduğu veriler alınmış ve bu veriler üzerine veri madenciliği çalışması yapılmıştır. Veri ambarı çalışması Oracle 11g veri tabanı üzerinde oluşturulmuştur. Veri madenciliği çalışmaları bu veri tabanına bütünleşik olarak gelen Oracle Data Miner aracı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Kümeleme ve sınıflandırma metotları ile Türkiye genelinde il ve yıl bazında vatandaşların evlenme, boşanma, intihar, sinema izleme ve tiyatro izleme yoğunluklarının birbirine etkisi gözlemlenmiştir. Yapılan çalışmalar göstermiştir ki, bir bölgedeki yaşam istatistiklerin tümü birbirini pozitif veya negatif yönde etkilemektedir. Çalışma göstermiştir ki bir şehirdeki intiharın çok az olmasını en fazla etkileyen faktör o şehirdeki evlenmenin fazla olmasıdır. Aynı zamanda boşanmanın çok az olmasını en fazla etkileyen faktör evlenmenin çok fazla olmasıdır. Aynı zamanda intihar çok fazla olmasının en fazla etkileyen faktör o şehirde sinemanın olmamasıdır.

Özet (Çeviri)

Data mining is used to find hidden connections on the data via data warehouse. Knowledge discovery means gathering meaningful data, on any environment where the data is found, the process is called data mining. Turkish Statistical Institure is an institute that makes statistical research beyond the country. Database are available for use by everyone within the scope of the law to obtain information. Citizens vital statistics are kept in this database. In this study a proper data warehouse built on datas of Turkish Statistical Institute. Institute datas has been imported to data warehouse and data mining processes made on that data. Data warehouse build on Oracle companies Oracle 11g data base.The data warehouse is built on the Oracle 11g database. Data mining study has been made on Oracle Data Miner tool which is integrated on database. Clustering and classification methods operated and observed effects of eachother via marriage, divorce, suicide, movie and theater watching intensity on whole country by year and city. Studies have shown that, all vital statistics on an area effects eachother positively or negatively. Study have shown that most effective factor on very few degree of suicide in a city is much degree of marriage. At the same time most effective factor on very less degree of divorcing is very much degree of marriage. At the same time most effective factor on very much degree of suicide is have no cinema in city.

Benzer Tezler

  1. Öz düzenlemeli haritalar (Kohonen ağları) ve kümeleme analizi yöntemleri ile kişi başına düşen merkezi yönetim bütçe harcamalarının araştırılması

    Investigation of central management budget expendituresper capita by self-organizing maps (Kohonen networks) andcluster analysis methods

    AHMET DÜNDAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriAtatürk Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN OKTAY

  2. IPTV kullanıcılarının izleme profillerine göre illerin kümelenmesi

    Clustering provinces by IPTV users' viewing profiles

    AHMET SARİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiAtatürk Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜSTÜN ÖZEN

  3. Eğitimde fırsat eşitliği açısından illerin yaşam ve eğitim indekslerine göre kümelenmesi

    Clustering of provinces according to life and education indexes in terms of opportunity equality in education

    ALPER TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimAkdeniz Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAYRAM BIÇAK

  4. Türkiye'de iller bazında ulaşım faaliyetlerinin gelişim durumunun kümeleme analizi ile belirlenmesi

    Determination of development status of transportation facilities in Turkey on the basis of cities by using clustering analysis

    ERKAN ALTIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYNUR İNCEKIRIK

  5. Covıd-19 sürecine ilişkin verilerin kümelenmesi

    Clustering of data related to the Covid-19 process

    AYŞE DEVRİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTAÇ PEKMEZCİ