Veri madenciliği tekniklerinin bitcoin piyasası öngörüsünde kullanımı
Use of data mining techniques in bitcoin market forecast
- Tez No: 668783
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER KARAVARDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Bitcoin, Destek vektör makineleri, Doğrusal regresyon modelleri, Kripto para birimi, Veri madenciliği, Yapay sinir ağları, Zaman serileri, Bitcoin, Support vector machines, Linear regression models, Crypto currency, Data mining, Artificial neural networks, Time series
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde teknoloji hayatımızın her alanında varlığını arttırmaktadır, bu da yaptığımız alışverişlerden, aldığımız banka kredilerinden, sosyal medya kullanımımıza kadar yaptığımız her şeyi veri haline getirmektedir. Dünya kocaman bir veri yığınına dönüşmektedir. Veri miktarının her geçen gün artması bu verilerin doğru analiz edilmesi ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Veri madenciliği teknikleri büyük miktardaki veriden anlamlı sonuçlar çıkarılmasını sağlayarak, bu verilerin yararlı hale getirilmesine vesile olur. Dünyada olduğu gibi ülkemizde de yaygınlaşmaya başlayan veri madenciliği sağlıktan ekonomiye kadar neredeyse her alanda kullanılan disiplinler arası bir çalışmadır. Bitcoin son yıllarda tüm dünyada popüler olan, ve beraberinde getirdiği blockchain teknolojisiyle bir çok alanda değişim rüzgarı estiren kripto para birimidir. Bitcoin tek kripto para birimi olmamakla birlikte ilk ve en popüler kripto paradır. Bitcoin beraberinde birçok yenilik getirmekle beraber, kara para aklama gibi spekülasyonları ve çok dalgalı bir değere sahip olmasıyla dikkat çekmektedir. Bu çalışma üç kısımdan oluşmaktadır. Birinci kısımda veri madenciliği yöntemleri hakkında bilgi verilmiştir. İkinci kısımda Bitcoine ilişkin tanımlamalar ve açıklamalar yapılmıştır. Üçüncü kısımda Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Lineer Regresyon (LNR) veri madenciliği teknikleri kullanılarak 22.03.2017-22.03.2018 tarih aralığında bitcoin verilerine ilişkin öngörü uygulaması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, technology increases its presence in every aspect of our lives, which makes everything we do from shopping, bank loans, social media usage to data. The world is turning into a huge pile of data. As the amount of data increases day by day, there is a need for accurate analysis of these data. Data mining techniques enable us to make meaningful conclusions from large amounts of data, making these data useful. Data mining, which is becoming widespread in our country as in the world, is an interdisciplinary study used in almost every field from health to economy. Bitcoin is a popular crypto currency that has been popular all over the world in recent years and has brought wind of change in many areas with its blockchain technology. Although Bitcoin is not the only crypto currency, it is the first and most popular crypto currency. Although Bitcoin brings many innovations with it, it attracts attention with its speculation such as money laundering and having a very fluctuating value. This study consists of four parts. In the first part, information is given about data mining methods. In the second part, definitions and explanations about Bitcoin are given. In the third part, information about the Rapıdminer program used in the application is given. In the fourth part, ANN, DVM and LNR data mining techniques are used for forecasting of bitcoin data between 22.03.2017 and 22.03.2018.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği yaklaşımı ile kripto paraların ölme riskinin hesaplanması
Predicting the risk of death for cryptocurrencies using data mining approach
HÜLYA ÖZUYSAL
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriGazi ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT ATAN
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
- Veri madenciliği tekniklerinin bilgi ekonomisi değişkenlerine uygulanması
Implementation of data mining techniques on knowledge economy variables
GONCA YÜZBAŞI KÜNÇ
- Veri madenciliği tekniklerinin bilişim sistemlerinde karşılaştırmalı analizi: Meme kanseri hasta verileri üzerine bir olgu çalışması
Comparative analysis of data mining techniques in information systems: A case study on breast cancer patient data
MUSTAFA HASSAN ABDIRASHID
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- Görsel veri madenciliği tekniklerinin kümeleme analizlerinde kullanımı ve uygulanması
Using visual data mining techniques in clustering analysis and an application
METİN VATANSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ
- Havacılık sektöründe veri madenciliği ile farklı sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırmalı olarak uygulanması
A comparative application of different classification techniques with data mining on aviation industry
FEYZA GÜRBÜZ
Doktora
Türkçe
2009
Makine MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMakine Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. HÜSEYİN YAPICI
YRD.DOÇ.DR. LALE ÖZBAKIR