K-means algoritmasının sigorta sektöründe uygulanması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 548947
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİNE MÜGE ÇETİNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sigortacılık, İşletme, Insurance, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Veri madenciliği bir veri ambarında, veriler üzerindeki gizli bağlantıları ortaya çıkarmak için kullanılmaktadır. Verinin bulunduğu her ortamda ham veriler anlamlı hale getirilerek bilgi keşfi işlemine veri madenciliği denir. Günümüzde ilerleyen teknoloji ve bilgiye erişiminin artması ile birlikte kurum ve kuruluşlar bu bilgilerden faydalanarak üretim, satış ve kaynakların yönetilmesi gibi konularda daha doğru, düzgün ve yeni kararlar verebilmek için önemli bir yol olarak veri madenciliğinden yararlanmanın faydalı olabileceğini düşünmüşlerdir. Bununla birlikte veri madenciliğinde yeni yöntemler, algoritmalar, düşünceler gelişmiş ve sektörlerin için önem arz eden bir durum haline gelinmiştir. Bilgi miktarının büyük oranlarda arttığı bu bilgi çağında büyük hacimlerdeki verilerden anlamlı bilgilerin elde edilmesi bir süreç gerektirmektedir. Bu sürecin en önemli adımı ise veri madenciliğidir. Bu çalışmada bilginin ortaya çıkarılması süreci araştırılmış ve incelenmiştir. Yine aynı şekilde sürecin en önemli adımı olan veri madenciliği adımı da ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tez içerisinde anlamlı bilgiye ulaşma süreci aşamalarıyla açıklanmıştır. Sürecin en önemli adımı olan veri madenciliği adımı ayrıntılı olarak ele alınmış ve veri madenciliği tekniklerinden bahsedilmiştir. Veri madenciliği tekniklerinden olan kümeleme analizi ayrıntılı olarak incelenmiştir Tezin son kısmında veri madenciliği algoritmalarından biri olan k-means algoritması sigorta veri tabanına uygulanmış ve sonuçlar ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
Data mining is used to find hidden connections on the data via data warehouse.Knowledge discovery means gathering meaningful data, on any environment where the data is found, the process is called data mining. With the increasing technology and access to information nowadays, institutions and organizations have benefited from this information and thought to benefit from data mining as an important way to make more accurate, smooth and new decisions on issues such as production, sales and management of resources. In addition, new methods, algorithms, ideas developed in data mining have become important for the sectors. In this information age, where the amount of information has increased greatly, it is necessary to obtain meaningful information from large volumes of data. The most important step of this process is data mining. In this study, the process of revealing information has been researched and examined. Likewise, the most important step of the process, the data mining step, has also been examined in detail. The process of reaching meaningful information in the thesis is explained with the stages. Data mining step, which is the most important step of the process, has been discussed in detail and data mining techniques are mentioned. Clustering analysis, which is one of the data mining techniques, has been examined in detail. In the last part of the thesis, k-means algorithm, which is one of the data mining algorithms, is applied to the insurance database and the results are presented.
Benzer Tezler
- Stratejik yönetim perspektifinden sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti
An application of machine learning to anomaly detection in insurance industry using strategic management approach
AYŞE NURBANU ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. TOLGA KAYA
- Filo araçlarının kümeleme yöntemiyle hasar analizi
Damage analysis by clustering of fleet vehicles
BURAK AYLIKCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Detection and classification of faults on the dc side of photovoltaic systems using logistic model tree algorithm
Lojistik model ağacı algoritması ile fotovoltaik sistemlerin dc tarafındaki hataların tespiti ve sınıflandırılması
BOĞAÇ OĞUZ TOĞAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKUN FIRAT
- Improvements in K-means algorithm to execute on large amounts of data
Büyük veriler üzerinde çalışabilmesi için K-means algoritmasının iyileştirilmesi
ERHAN SÜLÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Veri madenciliği ve veri madenciliğinde kullanılan K-Means algoritmasının öğrenci veri tabanında uygulanması
Data mining and K-Means algorithm in data mining and an application to a student database
ŞENOL ZAFER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
İşletmeİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHPARE TİMOR