Geri Dön

Veri madenciliği süreçleri ve karar ağaçları algoritmaları ile bir uygulama

Data mining process and an example with desicion tree algoritms

  1. Tez No: 433080
  2. Yazar: SAYGIN DİLER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SANEM ŞEHRİBANOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Bu tez çalışmasında, veri madenciliği süreci, yöntemleri ve sınıflandırma yöntemleri altında yer alan karar ağaçları algoritmaları incelenmiştir. TÜİK tarafından her yıl düzenli olarak yapılan ve ilk defa 2013 yılında il düzeyinde yapılan Yaşam Memnuniyeti Araştırması B grubu mikro verileri kullanılarak karar ağacı algoritmaları IBM SPSS Modeler 14.2 programı üzerinde uygulama yapılmıştır. IBM SPSS Modeler 14.2 programında yer alan; C5.0 (ID3, C4.5), C&RT, CHAID ve QUEST algoritmalarının teorisi ile birlikte çalışma mantıkları anlatılmıştır. Bu algoritmaların farklılıkları ve ortak yönleri tez içerisinde belirtilmiştir. Yaşam Memnuniyeti araştırmasına ait ham verilerinin analizinde C&RT ve CHAID algoritması ile uygulamalar gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Within this research process of the data mining process, the methods of shuch and under the technical located desicion trees have been examined. Life satisfaciton is a research regularly conducted every year by TURKSTAT, firstly in province 2013. Group B of data making desicion tree algoritms with IBM SPSS Modeler 14.2 were used. C5.0 (ID3, C4.5), C&RT, CHAID and QUEST algorithms with the logic and the theory are described and is located in IBM SPSS Modeler 14.2. These algorithms are expressed in theses with both differences and common aspects. Applications with C&RT and CHAID algorithms to analyze the raw data of the Life Satisfaction survey were also conducted.

Benzer Tezler

  1. Kocaeli Akçaray ulaşım sisteminin bakım ve onarım süreçlerinin veri madenciliği ile analizi

    Analysis of maintenance and repair processes of Kocaeli Akçaray transportation system using data mining

    MELEK ERTUĞ YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ALTINIŞIK

  2. Dizel makinanın makina öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmesi ve karar-destek mekanizması oluşturulması

    Machine learning method based marine diesel engine modelling and decision-support system setting

    TOLGA ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK

  3. Veri ambarı oluşumunda kullanılan teknolojilerin incelenmesi ve veri ambarlarının kişiye özel üretimde kullanımı

    Examination of technologies used for building data warehouses and use of data warehouses in mass customization

    ŞEFİK EĞRİBOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN

  4. Data mining and machine learning applications in bank audit

    Banka denetiminde veri madenciliği ve makine öğrenimi uygulamaları

    BARBAROS ŞENOCAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BankacılıkBahçeşehir Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TAMER UÇAR

  5. Hizmet sektöründe bir veri madenciliği uygulaması

    A data mining application in service sector

    SONGÜL ŞEKEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ GÜNGÖR