Tercih edilen iş zekası araçlarının makine öğrenmesi yaklaşımı ile belirlenmesi ve incelenmesi
Determining and review of preferred business intelligence tools with a machine learning approach
- Tez No: 836000
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAZIM YILDIZ, DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP EMRE ÜLKÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Teknolojinin her geçen gün gelişmesi ve veriye erişim olanaklarının giderek artmasıyla birlikte, bilginin ve verinin boyutları da giderek artmaktadır. Bu gelişmeler ile birlikte şirketler ve çalışanlar daha fazla bilgiye, daha kolay ve hızlı bir biçimde erişerek oldukça büyük boyutlardaki verileri saklayabilir hale gelmiştir. Bu gelişmelerin sonucunda büyük ve değerli veriden anlam çıkartarak bilgiye dönüştürmek önemli bir ihtiyaç haline gelmiş ve daha karmaşık bir hal almıştır. İş zekası uygulamaları, farklı veri kaynaklarından toplanan farklı türdeki verileri belirli bir düzen dahilinde kümeleyip ayrıştırarak, saklanan bu veriler arasında anlamlı ilişkiler kurup çeşitli rapor ve gösterge panelleri oluşturulmasını sağlar. Bu tez çalışmasında, tercih edilen iş zekası araçları makine öğrenmesi yöntemi ile tespit edilerek, tespit edilen bu araçların sahip oldukları bazı özellikler sunulmuştur. Böylece kullanıcılarda doğru iş zekası aracını seçebilmeleri için fikir oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında iş zekası, iş zekası araçları ve tercih edilen iş zekası araçlarının tespit edilmesinde kullanılan makine öğrenmesi yönteminin genel tanımı yapılarak, tespit edilen bazı iş zekası uygulamalarına detaylı olarak değinilmiştir. Ayrıca literatürdeki bazı bilimsel çalışmaların analizi gerçekleştirilerek elde edilen bulgular verilerek, kullanıcılara farklı bakış açıları kazandırabilecek fikirler verilmesi amaçlanmıştır. Yapılan bilimsel çalışmalar, araştırmaya konu olan bu araçların güncel yapılarını ortaya koymakla beraber ileride yapılacak olan çalışmalar için kullanılabilecekleri göz önüne serebilmeyi hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
With the continuous advancement of technology and the increasing accessibility to data, the dimensions of information and data are also expanding. In conjunction with these developments, companies and employees now have the ability to access more information easily and quickly and store vast amounts of data. As a result of these advancements, extracting meaning from large and valuable data to convert it into information has become an essential need and has grown more complex. Business intelligence applications allow for the collection and categorization of different types of data from various sources, enabling the creation of meaningful relationships among stored data and the development of various reports and dashboard panels within a specific framework. In this thesis, preferred business intelligence tools are identified using machine learning methods, and certain features of these identified tools are presented. The aim is to provide insights for users to make informed decisions in selecting the business intelligence tool. Within the scope of the study, a general description of business intelligence and the machine learning method used to identify preferred business intelligence tools is provided, along with a detailed exploration of some of the identified business intelligence applications. Furthermore, the analysis of certain scientific studies in the literature is conducted, and the findings are presented with the aim of providing users with ideas that can offer different perspectives. These scientific studies aim to shed light on the current structures of the tools under investigation and make them available for future research.
Benzer Tezler
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Effective integration of data mining techniques with businessintelligence using web mining
Başlık çevirisi yok
OMER MUNEAM MUSHREF
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Enflasyonla mücadelede istikrar politikaları
Başlık çevirisi yok
BİLGİN ORHAN ÖRGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonomiMarmara Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ZEKAYİ ORHAN
- Yedinci sınıf öğrencilerinin FeTeMM alanlarındaki okul başarılarını açıklayan bazı faktörlerin incelenmesi
Investigation of some factors explaining the attitudes of seventh grade secondary school students against STEM areas
TUBA GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimFırat ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKİ PEŞMAN
- Evaluation of groundwater resourges in the upper middle part of chaj doab area, Pakistan
Chaj Doab Pakistan bölgesinin üst-orta kısımlarında yeraltı suyu kaynaklarının incelenmesi
NİAZ AHMAD
Doktora
İngilizce
1998
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUygulamalı Jeoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKAİ ŞEN