Veri madenciliği ve veri madenciliğinde kullanılan K-Means algoritmasının öğrenci veri tabanında uygulanması
Data mining and K-Means algorithm in data mining and an application to a student database
- Tez No: 146984
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHPARE TİMOR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Eğitim, K-Means algoritma, Kümeleme analizi, Veri madenciliği, Veri tabanı, Veri tabanı sistemleri, Öğrenciler, Algorithms, Education, K-Means algorithm, Cluster analysis, Data mining, Database, Database systems, Students
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgi miktarının büyük oranlarda arttığı bu bilgi çağında büyük hacimlerdeki verilerden anlamlı bilgilerin elde edilmesi bir süreç gerektirmektedir. Bu sürecin en önemli adımı ise veri madenciliğidir. Bu çalışmada, bilginin ortaya çıkarılması sürecinin tamamı araştırılmış ve incelenmiştir. Yine aynı şekilde sürecin en önemli adımı olan veri madenciliği adımı da ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tez içerisinde bilginin keşfi süreci aşamalarıyla açıklanmıştır. Sürecin en önemli adımı olan veri madenciliği adımı ayrıntılı olarak ele alınmış ve veri madenciliği tekniklerinden bahsedilmiştir. Veri madenciliği tekniklerinden olan kümeleme analizi ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tezin son kısmında veri madenciliği algoritmalarından biri olan k-means algoritması öğrenci veri tabanına uygulanmış ve sonuçlar ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
As the rate of information growth, increases in this information age, extracting meaningful information from huge volumes of data requires a certain process. The most important step of this process is data mining. In this study, a comprehensive survey of the knowledge process is presented and the data mining step is investigated, as the most important step of this process. Steps of the knowledge discovery process are explained and discussed. Data mining is presented as the most important step in this process and data mining mtechniques are reviewed. Cluster analysis which is one of the data mining techniques is investigated in detail. In the last part of thesis, one of the data mining algorithms, the k-means algorithm, is applied to a student database and results are shown. IV
Benzer Tezler
- Zeki öğretim sistemlerinde veri madenciliği kullanılması
Using data mining on intelligent tutoring systems
BUKET DOĞAN
Doktora
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF.DR. YILMAZ ÇAMURCU
- Hiyerarşik kümeleme metotları ile veri madenciliği uygulamaları
Data mining applications using hierarchical clustering algorithms
MERAL DEMİRALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiDOÇ. DR. YILMAZ ÇAMURCU
- Kategorisel değişkenler için veri kümelemede ağaç yöntemi ile yeni bir algoritma uygulaması
Application of a novel algorithm with data clustering tree method for categorical variables
BURAK ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiMatematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU
- Veri madenciliğinde kümeleme analizi yöntemi uygulaması
A Cluster analysis application on data mining
TURGAY TUGAY BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ ÇAMURCU
- Market basket analysis for data mining
Veri madenciliği için sepet analizi
MEHMET AYDIN ULAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN