Veri madenciliği teknikleri ile üniversite öğrencilerinin seçmeli ders eğilimlerine ilişkin veri desenlerinin belirlenmesi: Ekonometri bölümü öğrencileri üzerine bir uygulama
Determining of data patterns of elective course tendencies of university students with data mining techniques: An application on students of econometrics department
- Tez No: 441598
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AKSARAYLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Seçmeli ders seçimi, Veri deseni, Veri madenciliği, Üniversite öğrencileri, Elective course choice, Data pattern, Data mining, University students
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, gelişen teknoloji sayesinde kayıt altına alınan ve saklanan veri sayısı günden güne katlanarak artmaktadır. Bununla birlikte, 'bilginin çıkarımı' daha fazla önem kazanmaktadır. Veri madenciliği, büyük miktardaki veri içerisinden anlamlı bilginin elde edilmesini sağlayan bir süreçtir. Yapılan tez çalışmasında, veri madenciliği ile ilgili kavramlar, birliktelik kuralları ve Apriori Algoritması detaylı bir şekilde incelenmiş ve kapsamlı bir literatür araştırması yapılmıştır. Özellikle Market Sepet Analizi uygulamalarında kullanılan Apriori Algoritması farklı bir veri kümesi üzerine uygulanmıştır. Üniversite öğrencilerinin seçmeli ders eğilimlerine ilişkin veri deseni elde etmeye yönelik bir anket oluşturulmuştur. Elde edilen verilere öncelikle gerekli ön işlemler uygulanarak analiz için uygun hale getirilmiştir. Düzenlenen veriler ile farklı model varyasyonları geliştirilmiş ve birçok değişken için bağlantı analizleri gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, the number of data to be recorded and stored is increasing day by day thanks to improving technology. At the same time,“information inference”is coming into prominence. Data mining is a process by which to obtain meaningful information in large amounts of data. In this thesis, concepts of data mining, association rules Apriori algorithm and examined in detail and a comprehensive literature search was conducted. In particular, when used in Apriori Algorithm Market Basket Analysis applications were applied on a different set of data. A survey aimed at obtaining data pattern for the elective courses trend of university students was formed. Primarily, the obtained data has become convenient for analysis applying the necessary preprocesses. Different model variations were developed with edited data and connection analysis was carried out for many variables.
Benzer Tezler
- Student performance assessment in higher education using data mining
Yüksek öğrenimde öğrenci performansının veri madenciliği teknikleri ile belirlenmesi
EDA GÜVENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ RIZA KAYLAN
- Öğrenci performansının veri madenciliği ile belirlenmesi
Determination of students performance with data mining
SEVİL ÖZARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Predicting students professional identity using datamining techniques
Öğrencilerin veri madenciliği tekniklerini kullanarak profesyonel kimlik tahmini
RAYA MOHAMMED MAHMOOD
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- CHAID ve CART analiz yöntemlerinin uygulamalı karşılaştırılması
CHAID and CART as a practical comparison of analysis methods
YASİN İNAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT
- İlk yıl öğrencilerinin akademik performansına etki eden faktörlerin araştırılması ve bu faktörlere bağlı olarak başarılarının tahminine yönelik bir karar destek sistemi tasarımı
A research on the factors effecting freshmen students performance and a decision support system design for predicting their academic achievement based on those factors
TUĞRUL CABİR HAKYEMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERMAN COŞKUN