Öğrenci işleri veri tabanı üzerinde veri madenciliği uygulamaları
A Data mining application on student affairs system
- Tez No: 134156
- Danışmanlar: PROF. DR. FERRUH YILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Karar Ağacı, Sqlserver Analysis Service, Öğrenci, Oracle, Oracle veri tabanı, Veri tabanı, Öğrenci işleri, Data Mining, Decision Tree, Sqlserver Analysis Services, Student Oracle. VI, Oracle database, Database, Student affairs
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Modem veri tabanları çok büyük miktarlarda veri içermektedir. Bununla birlikte işlenmemiş ham veriden fayda sağlamak zordur. Enformasyon ve bilgiye ulaşmak verinin analizi ile olur. Üniversiteler; eğitim-öğretimin yanı sıra, bilimsel çalışmaların gerçekleştirildiği yerlerdir. Yapılan bu bilimsel çalışma ve faaliyet bilgilerinin üniversite bazında tek bir veritabanında düzenli bir şekilde toplanması ve bu ham verilerden bilgi elde etmek bir ihtiyaç haline gelmiştir. Veri madenciliği büyük miktarda veri içinden gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların bilgisayar programlan kullanarak aranmasıdır. Geleceğin, en azından yakın geleceğin, geçmişten çok fazla farklı olmayacağım varsayarsak geçmiş veriden çıkarılmış olan kurallar gelecekte de geçerli olacak ve ilerisi için doğru tahmin yapmamızı sağlayacaktır. Bu tez çalışmasında da üniversitemizde kullanılan Öğrenci İşleri Otomasyonun dan elde edilen veriler üzerinden gelecekle ilgili plan yapılabilmesi için anlamlı bilgiler çıkarılmıştır. Bu bilgiler sayesinde üniversitemizi yeni kazanan bir öğrencinin, üniversitemizdeki başarısına etki eden etmenler göz önüne çıkarılmıştır. Bilgiler sayesinde öğrencinin eğitim hayatı boyunca izleyeceği evreler yaklaşık olarak ortaya çıkarılmıştır. Verilerin büyüyen boyutlarında yüksek seviyeli otomatik işlemlerle bilgi arama işlemleri analistler için kolaylaşmaktadır. Bu amaçla bir takım algoritmalar geliştirilmiştir. Tez de bu algoritmalardan karar ağacı algoritması ve birliktelik kuralları kullanılmıştır. Eskiden verilerden anlamlı bilgiler elde edebilmek için analistler, uzun uğraşlar verirlerdi. Şuan kullanılan tekniklerle önceden görülemeyen etmenlerde ortaya çıkarılarak mevcut durumun en iyi analizi kısa sürede yapılabilmektedir. Öğrenci işleri Otomasyonu üzerinde veri madenciliği çalışması, Oracle 8i veri tabam üzerinde bulunan verilerden analiz edilmeye uygun olanlarının SqlServer Analysis Services tarafından Karar Ağacı algoritması ve birliktelik kuralları kullanılarak ortaya çıkarılmıştır.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Modern data bases include a lot of data. Yet it is difficult top get use of unused raw datum. To get information and reach knowledge is possible by analyzing the data. The scientific study and activity that have been made became a necessity to accumulate the data regularly in one database at university. Data mining is seeking for the relations and rules which will help us guess about future by using computer programs. If we consider that future; at least the near future much different from the past the rules mined out of past datum will also be practical in future and will help us make correct conjecture about the future. Also in this thesis work meaningful knowledge to plan about future has been attained through the data acquired from the student affairs Automation of our university, Thanks to these knowledge the factors that effect the success of a fresh student in our university have been found out. These will approximately determine the phases to be followed by the student all his/her life in education. In expanding data, knowledge seek by means of high automatic procedures has became easy for analyzers. For this reason some algorithms have been developed. In this thesis Decision-tree algorithm and similarity rules was used. Analyzers used to spend a long time to get meaningful knowledge out of datum. Which had had it takes a short time to make the best analyse unseen effects. Data mining research upon student affairs Automation have been discovered using the Decision-tree and similarity rules by Sqlserver Analysis Services getting use of the analyzable ones on Oracle 8i databases.
Benzer Tezler
- Veritabanları üzerinde veri madenciliği uygulaması
Data mining application on databases
HÜSEYİN GÜRÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Üniversitesiİstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET KARAHASAN
- İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı
The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys
SERDAR SEZGİN
- Baba yoksunluğunun benlik kavramına etkisi ve babasız öğrencilerin problemlerinin hangi alanlarda yoğunlaştığının saptanması
Başlık çevirisi yok
OYA GÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ
