Geri Dön

Data mining techniques for extraction and analysis of covid-19 data

Covıd-19 verilerinin çekilmesi ve analizi için veri madenciliği teknikleri

  1. Tez No: 795945
  2. Yazar: MOHAMMED GHANIM FATHI AL-OBAIDI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği Teknikleri, Çıkarma ve Analiz, Covid-19 Verileri, Data Mining Techniques, Extraction and Analysis, Covid-19 Data
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgi ve Belge Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu araştırmada, covid-19 verilerinin çıkarılması ve analizi için farklı senaryolarla derin öğrenmeyi içeren veri madenciliği teknikleri sunulmaktadır. Ayakların enerjisi uygulanıyor ve CT tarama görüntülerinden hesaplanmıştır. Farklı problemlere sahip farklı patineler araştırılır ve analiz edilir. Ayrıca sonuçlar diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemin sonuçları, önerilen yöntemin diğer yöntemlere göre yüksek doğrulukta olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this research, data mining techniques that included the deep learning with different scenario is presented for extraction and analysis of covid-19 data. Energy of the feeatres are implemented and calculated from the CT scan images. Diferent patinets with different problems are investigated and analysed. Also the results are compared with other studies. The resukts of proposed method shows that the proposed methos has high accuracy that other methods.

Benzer Tezler

  1. Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği: RFM analizi ile müşteri bölümlendirme

    Data mining in customer relationship management: Customer segmentation with RFM analysis

    MELİH KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeFırat Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURCAN YÜCEL

  2. COVID-19 RECOGNITION BY ANALYSING XRAY IMAGES USING DEEP LEARNING APPROACHES

    DERİN ÖĞRENME YAKLAŞIMLARI KULLANARAK XRAY GÖRÜNTÜLERİNİ ANALİZ EDEREK COVID-19 TANIMA

    BAYDAA MUDHEHER FADHIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Altınbaş Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  3. Veri madenciliği teknikleri ile e-ticaret platformu satış verilerinin incelenmesi

    Analysis of e-Commerce platform sales data using data mining techniques

    YİĞİT ALTUNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRHAN GÜNDÜZ

  4. Knowledge discovery in databases and data mining techniques: An applied study

    Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri tabancılığı teknikleri: Bir uygulama

    TAYİP ALTAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ÜMİT FIRAT

  5. Özellik tabanlı zaman serisi kümelemesi yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması

    Comparision performances of feature-based time series clustering techniques via simulation studies

    KÜBRA DURSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER