Geri Dön

Veri madenciliği ve bir uygulaması

Data mining and its application

  1. Tez No: 351031
  2. Yazar: BURHAN GEMİCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KAAN YARALIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Veritabanlarında Bilgi Keşfi, Veri Madenciliği, Apriori Algoritması, Birliktelik Kuralları, Hisse senetleri, İMKB, Knowledge discovery in databases, Data Mining, Apriori Algorithm, Association Rules, Stocks, İstanbul Stock Exchange
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gelişen ve değişen teknolojiler sayesinde şirketler arasındaki rekabet hızlı bir artış göstermiştir. Bu rekabet ile birlikte şirketlerin bilgiye ulaşmaları büyük önem taşımaktadır. Bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ile veri tabanlarında çok büyük boyutlarda veri saklamak mümkün hale gelmiştir. Şirketler bu veriler ile kullanışlı bilgiye ulaşmayı hedeflemektedir. Bunun gereksinimi olarak veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği kavramları ortaya atılmıştır. Bu kavramlarla amaçlanan, veritabanlarında saklanan veriler arasındaki gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarmaktır.Bu tez kapsamında, veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği tanımları üzerinde durulmuş, bu tanımlar doğrultusunda veri madenciliği süreci adımları incelenmiş ve veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları anlatılmıştır. Veri madenciliği bileşenlerinden makine öğrenimi kavramına yer verilmiş ve makine öğrenimi için gerekli bilgisayar yazılımları önerilmiştir. Bu kavramlar ile İMKB (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası)' de işlem gören 10 şirkete ait hisse senedi değerlerindeki değişmeler arasındaki birlikteliklerin ortaya çıkarılmasını amaçlayan bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada, veri madenciliği algoritmalarından biri olan apriori algoritması kullanılmış ve birliktelik kuralları ortaya çıkarılmıştır.

Özet (Çeviri)

Developing and changing technologies have shown a rapid increase in competition between companies. Companies to compete with this information is of great importance to reach. Databases with the development of computer technology has become possible to store very large volumes of data. Useful information with companies aiming to achieve these data. The concepts of data mining and knowledge discovery in databases as a requirement has been introduced. These concepts aim to reveal patterns hidden in data stored in databases.This thesis focuses on the definitions of data mining and knowledge discovery in databases, data mining process steps in accordance with the definitions and data mining techniques and algorithms described were examined. Given to the concept of machine learning in data mining and machine learning components required for the proposed computer software. These concepts and the ISE (Istanbul Stock Exchange), belonging to 10 companies traded in the associations between changes in stock values was an application aimed at revealing. In this embodiment, one of an algorithm of data mining algorithms is apriori algorithm used, and association rules were uncovered.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and an application on data mining

    LEMAN PINAR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU

  2. Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and its application

    ZEYNEP DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikMuğla Üniversitesi

    DR. MEHMET KARAHASAN

  3. Veri madenciliği ve bir e-ticaret uygulaması

    Data mining and an e-commerce application

    ANARBEK KALIKOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    Y.DOÇ.DR. NURSAL ARICI

  4. Veri madenciliği ve optimizasyon teknikleri kullanılarak bir depo tasarımı: perakende sektöründe uygulaması

    Warehouse design using data mining and optimization techniques: an application in retailing sector

    FURKAN YENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN

  5. Eğitimsel veri madenciliği ve bir uygulaması

    Educational data mining and an application

    YASEMİN YAKUPOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ