Geri Dön

An application for the evaluation of clustering analysis in data mining

Veri madenciliğinde kümeleme analizinin değerlendirilmesi için bir uygulama

  1. Tez No: 621472
  2. Yazar: TANZER AKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme Analizi, K-Ortalamalar Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme, Madde Analizi, Data Mining, Cluster Analysis, K-Means Algorithm, Hierarchical Clustering, Item Analysis
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Veri madenciliği teknikleri son zamanlarda gelişmiş ve bir çok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Gerek yazılım gerek donanım olsun, gelişmekte olan bilişim teknolojisi araçlarının bu konuda önemli bir rolü vardır. Gelişen teknoloji araçlarıyla büyük miktarda veri içerisinden, saklı kalmış, değerli, kullanılabilir bilgileri ortaya çıkarmak ve stratejik kararlara destek sağlamak amacıyla kullanılan veri madenciliği; büyük miktarda verilerle ilgili sorun alanlarına yanıt bulmayı başarmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizinin de son yıllarda kullanımı artmıştır.Artışla birlikte pazarlama, biyoloji, bankacılık, sigortacılık, borsa, perakendecilik, telekomünikasyon, genetik, sağlık, bilim ve mühendislik, kriminoloji, sağlık, endüstri, istihbarat, eğitim vb. birçok dalda uygulamaları görülmektedir. Özellikle K-means algoritması ve Hiyerarşik kümeleme yöntemleri en çok kullanılan kümeleme analizi yöntemlerinden olmuşlardır. Bu çalışmada madde analizi yardımı ile kümeleme analizi yöntemlerinden K-Means Algoritması ve Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri kullanılarak bir eğitim kurumunun verileri ile bir kümeleme analizi uygulaması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Data mining techniques have been developed recently and are being used in many fields. Developing information technology tools, both software and hardware, have an important role to play. Data mining used to reveal confidential, valuable, usable information from a large amount of data with developing technology tools and provide strategic decision support; has been able to find answers to problem areas related to large amounts of data. The use of clustering analysis, one of the data mining methods, has increased in recent years. With the increase in marketing, biology, banking, insurance, stock exchange, retailing, telecommunications, genetics, health, science and engineering, criminology, health, industry, intelligence, education and so on. applications are seen in many branches. In this study, with the help of item analysis, a clustering analysis application with the data of an educational institution was made by using K - Means Algorithm and Hierarchical Clustering Methods.

Benzer Tezler

  1. Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği durum analizi: Hava yolu şirketinde bir uygulama

    Data mining situation analysis in customer relationship management: An application in airway company

    YASİN AFŞİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  2. Makine öğrenme algoritmalarıyla hatalı ürün tahmini

    Prediction of defective product with machine learning algorithms

    ENES ŞANLITÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  3. Kümeleme analizi ile sınıflandırılan İstanbul ilindeki hastanelerin veri zarflama analizi ile verimliliklerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of the efficiency of hospitals in Istanbul, classified by clustering analysis, by data envelopment analysis

    EREN EREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  4. A dynamic risk assessment methodology (Dy-RAM) in port waters

    Liman sularında dinamik risk değerlendirme (Dy-RAM) metodolojisi

    ÜLKÜ ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR ÇİÇEK

  5. Türkiye'de çevrimiçi izleyicilik: İsteğe bağlı video (VOD) hizmeti ve izleyicisi

    Online spectatorship in Turkey: Video on demand services and their audience

    ŞÜKRİYE EZGİ MERT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyo-TelevizyonAnkara Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR BAYRAM YAREN