Geri Dön

Veri madenciliği modelleri ve örnek bir uygulama

Data mining models and a sample application

  1. Tez No: 570970
  2. Yazar: ZAHİDE DENİZLİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Bu çalışma içeriğinde, ham verilerden faydalı bilgi elde etme aşamaları olan veri madenciliği kavramı anlatılmaya çalışılmıştır. Bu ham veriyi işlemede yaygın olarak kullanılan CRISP-DM aşamaları açıklanmıştır. Veri madenciliği algoritmalarının tanımlayıcı ve tahmin edici olarak ikiye ayrılmasından bahsedilmiştir. Ayrıca sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralları algoritmalarıyla kurulan modellerin aşmaları ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Bu anlatımlar doğrultusunda uygulamada Türkiye'de kitap satışı yapan internet sitelerinden alınan en çok satan kitap listelerindeki kitapları türlerine göre sınıflandırma yaparken hangi faktörlerin etkili olduğu belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışmada, veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarından biri olan K- En Yakın Komşuluk (k-nearest neighbor, k-nn) algoritması en başarılı sonucu verdiği için seçilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, data mining concept, which means extracting useful information from raw data, has been elucidated. Besides, CRISP-DM phases, which is commonly used in raw data processing has been explained. Moreover, it has been mentioned that two types of data mining algorithms as descriptive and predictive. In addition, the phases of models built-up by the rules of classification, clustering and association algorithms has been explained in detail. In line with those expressions, it has been determined that which factors affects to classification of the book sale web sites' bestsellers of Turkey according to their types. In this study, one of the data mining classification algorithm, k-nearest neighbor – k-nn algorithm has been selected due to its best result.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliğinde kategorik veri analizi:teknoloji bağımlılığı üzerine bir uygulama

    Categorical data analysis in data mining:an application on technology addiction

    RAMAZAN PEHLİVAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM ARICIGİL ÇİLAN

  2. Sağlık verilerinde veri kalitesi ve sağlık sektöründe veri madenciliği analiz yöntemleri ve uygulama örnekleri

    Data quality in health data and data mining analysis methods and application examples in health sector

    AHMET KOÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriGazi Üniversitesi

    Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ ERGÜN

  3. E-ticaret sitelerine öneri sisteminin uygulanması

    Applicatin of suggestion system to e-commerce sites

    ABDULLAH ÖZKILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ALTUNTAŞ

  4. Elektronik ticarette iş modelleri ve güncel sorunlar

    Business models and current issues in electronic commerce

    BÜLENT KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Uluslararası Ticaretİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

  5. Veri madenciliği yöntemleri ile ana harcama gruplarının paylarının tahmini

    Estimation of main expenditure groups' portion with data mining methods

    LEVENT AHİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY