Geri Dön

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

  1. Tez No: 501501
  2. Yazar: BANU AKKUŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. METİN ZONTUL
  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: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA HATİCE SEZGİN

  2. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriAksaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN METE

  3. 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

    Türkçe

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HULUSİ GÜLSEÇEN

  4. 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

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TÜRK

  5. 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

    Türkçe

    2019

    İşletmeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT