Veri madenciliği yöntemleri ile ülkeleri gelişmişlik ölçütlerine göre kümeleme üzerine bir uygulama
An application on clustering countries with data mining methods based on development criteria
- Tez No: 501501
- Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Bir amaç doğrultusunda elde edilen verilerden anlamlı sonuçlar çıkarılması işlemine veri madenciliği denir. Kümeleme analizi de veri madenciliği alanında sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında öncelikle kümeleme analizi kavramları açıklanmıştır. Çalışmada kullanılacak algoritmalar tanıtıldıktan sonra Dünya Bankası 'nın web sitesinden elde edilen verilere bu algoritmalar uygulanmıştır. Bu çalışmada amaç, önceden belirlenmiş parametreler göz önüne alınarak ülkelerin gelişmişlik ölçütlerine göre kümelenmesidir. Çalışma kapsamında 214 ülkeye ait 2015 verileri ele alınmıştır. Bu verilere Self Organizing Map ve K-Means kümeleme algoritmaları uygulanmış, sonrasında da elde edilen kümeler değerlendirilmiştir. Ayrıca ülkemizin bu kümelerdeki konumu da incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
The process of extracting meaningful results from data obtained in the direction of a goal is called data mining. Clustering analysis is also frequently used in the field of data mining. In this thesis study, firstly clustering analysis concepts are explained. These algorithms have been applied to the data obtained from the World Bank website after the algorithms to be used in the study have been introduced. The purpose of this study is to cluster countries according to their development criteria, taking into account pre-determined parameters. The study covered data from 214 countries . Self Organizing Map and K-Means clustering algorithms were applied to these data, and then the obtained clusters were evaluated. In addition, the position of our country in these clusters has been examined.
Benzer Tezler
- Borsada işlem gören sanayi şirketlerinin finansal performanslarının veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of the financial performances of industrial companies traded on the exchange by data mining methods
ÖZGE KARAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA HATİCE SEZGİN
- Bulanık ve yalın yapay sinir ağları ile çoklu lojistik regresyon yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin sınıflandırılması üzerine bir uygulama
Comparison of classification performance of fuzzy and simple artificial neural networks and multiple logistic regression methods: An application on classification of developmental levels of countries
ÖMER FARUK RENÇBER
- Veri madenciliği yaklaşımı kullanılarak internet erişimli televizyon kullanıcı verilerinin analizi
Analysis of internet access television user data by using data mining approach
TEVFİK ÖRKÜN
Doktora
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HULUSİ GÜLSEÇEN
- İnsani gelişmişlik endeksinin sınıflandırma başarılarının karşılaştırılmasında karar ağacı yöntemlerinin kullanılması
Using the methods of decision tree in comparasion of classification successes of human development index
AYŞE YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiYönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TÜRK
- İnsani gelişmişlik endeksinin veri madenciliği tekniklerinden olan C5.0 ve GINI algoritmaları kullanarak modellenmesi
Modeling of human development index (HDI) using C5.0, a data mining technique, and GINI algorithms
ALİ KORKMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT