Türkiye sağlık araştırmasının veri madenciliği teknikleri ile incelenmesi
Investigation of Turkey healty survey with data mining techniques
- Tez No: 483338
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖTÜKEN SENGER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, İşletme, Health Care Management, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kafkas Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, bireylerin genel sağlık durumunu etkileyen faktörleri veri madenciliği teknikleri ile belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda, 2014 yılında Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yapılan Türkiye Sağlık Araştırmasına ait B grubu mikro veri seti temin edilmiştir. Daha sonra çeşitli manipülasyon yöntemleriyle veri madenciliği analizlerine uygun hale getirilen veri seti üzerinde CHAID, QUEST ve C&R Tree algoritmaları uygulanmıştır. Analiz sonuçlarına göre kullanılan üç algoritma da genel sağlık durumu üzerinde en çok etkiye sahip faktörlerin, 6 ay ya da daha uzun süren veya sürmesi beklenen sağlık problemi ve herhangi bir sağlık problemi nedeniyle günlük faaliyetlerin 6 ay ve daha uzun süre kısıtlanma durumu olduğunu tespit etmiştir. Karar ağacı algoritmaları birbirleri ile kıyaslandığında ise CHAID algoritmasının hem QUEST hem de C&R Tree algoritmasına göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The main purpose of this study is to determine the factors affecting general state of health of individuals by data mining techniques. In accordance with this purpose, B group micro data set of the Turkish Health Research conducted by the Turkish Statistical Institute in 2014 was provided. Afterwards, CHAID, QUEST and C&R Tree algorithms were applied on the data set that was made suitable for data mining analysis with data pre-processing methods. The three algorithms used according to the results of the analysis found that the factors with the greatest impact on the general state of health, the health problem which is expected to last for 6 months or longer, and the daily activities are restricted for 6 months or longer due to any health problem. When the decision tree algorithms are compared with each other, it is observed that the CHAID algorithm gives better results than both the QUEST and C&R Tree algorithms.
Benzer Tezler
- Tip 2 diyabet hastalığına ilişkin haberlerin metin madenciliği yöntemi ile incelenmesi
Analyzing the news on type 2 diabetes by text mining method
SEMA DÖKME YAĞAR
Doktora
Türkçe
2022
Sağlık Kurumları YönetimiAnkara ÜniversitesiSağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ ERKAN AKYÜREK
- Prescription fraud detection via data mining: A methodology proposal
Veri madenciliği teknikleri ile reçete usulsüzlüklerinin tespiti: Bir yöntem önerisi
KARCA DURU ARAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ALTAY GÜVENİR
PROF. DR. İHSAN SABUNCUOĞLU
- Türkiye ve italya Voleybol Süper Ligleri 2013-2020 istatistik verilerinin veri madenciliği yöntemleriyle analizi
Analysis of Turkey and İtaly Volleyball Super Leagues 2013-2020 statistical data with data mining methods
EMRE KOMAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporGiresun ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ SEMİZ
- Sağlık ve kalkınma ilişkisi: OECD ülkelerinin karşılaştırmalı analizi
The relationship between health and development: A comparative analysis of OECD countries
PINAR ÖZDEMİR KARACA
Doktora
Türkçe
2022
Sağlık YönetimiTrakya ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ATILGAN
- Farklı sosyo-ekonomik çevrelerde yaşayan bireylerin fiziksel aktivite davranışları ve yakın çevrede yürünebilirlik düzeylerinin incelenmesi
Examination of physical activity behaviors and neighborhood walkability levels of participants living in different socio-economic environments
GİZEM YÖRÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
SporÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEVDET CENGİZ