Veri madenciliğinden birliktelik kuralı ile onkoloji verilerinin analiz edilmesi: Meram Tıp Fakültesi Onkoloji örneği
Analyzing breast cancer data using association rule mining: Meram Faculty of Medicine Oncology Department
- Tez No: 380809
- Danışmanlar: PROF. DR. AŞIR GENÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknoloji ile birlikte yaşamın her alanında artan veri miktarı“veri ambarları”kavramını gündeme getirmiştir. Veri madenciliği, ortaya çıkan çok büyük veri kümelerinin oluşturduğu veri ambarlarının analiz edilerek yararlı bilgiler elde edilmesini sağlayan yaklaşımlar bütünüdür. Veri miktarının büyük olduğu ve her geçen gün arttığı alanlardan birisi de sağlık sektörüdür. Her gün binlerce hastaya ait gerek kişisel gerek tıbbi veriler kayıt altına alınmakta ve bu enformasyon depolanmaktadır. Ancak bu verilerin çok az bir kısmı analiz edilebilmekte ve geriye kalan kısmından faydalı olabilecek enformasyon elde edilememektedir. Özellikle hastane yönetim sistemleri, tedavi yöntemleri ve koruyucu hekimlik konusunda maliyetleri azaltıcı yöntemlerin geliştirilmesi için ambardaki verilerin analiz edilmesi gerekmektedir. Klasik istatistiksel yöntemler ile büyük veri kümelerini analiz etmek zor olduğu için, çeşitli veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiş ve bilgisayar programcılığı yardımıyla analiz yapmak daha uygulanabilir hale gelmiştir. Birliktelik kuralı, sağlık alanında yeni kullanılan analiz yöntemlerinden birisi olup; değişkenlerin birlikte görülme olasılıkları üzerinden örüntü oluşturmak ve buna bağlı olarak destek ve güven değerlerini hesaplamak için kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Meram Tıp Fakültesi Onkoloji Hastanesine ait retrospektif çalışma sonucu elde edilen göğüs kanseri verileri üzerinde APRIORI algoritması uygulanacak ve verilerdeki birliktelik örüntüleri ortaya çıkarılmaya çalışılacaktır.
Özet (Çeviri)
The amount of data, increasing together with the technology, has brought the concept of“data warehouse”in every field of life. Data Mining is a set of approaches analyzing these data warehouses formed by very large data sets and allows to gather useful information. One of the fields where the amount of data is large and getting larger everyday is the health sector. Many personal and medical data belonging to thousands of patients are recorded and stored. However, small part of these data can be analyzed and the remaining part may not be helpful to obtain useful information. The data in warehouses must be analyzed to improve the methods for hospital management systems, treatment and health care systems to reduce the costs. Since analyzing large data sets using classical statistical methods is difficult, various data mining methods have been developed and these methods have become more feasible with the help of certain softwares. Association rule is an important data-mining task to find hidden patterns between the variables and used recently in the field of healthcare. In this study, we will calculate the support and confidence of the associations in data set. APRIORI algorithm will be applied onto the retrospectively obtained breast cancer data belonging to Oncology Hospital of Meram Faculty of Medicine.
Benzer Tezler
- Birliktelik kuralları algoritmalarının otomotiv sektörü verileri üzerinde spmf ve weka ile performans analizi
Performance analysis of association rules algorithms on automotive industry data with spmf and weka
MELİH NAİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP
- Birliktelik kuralı yöntemleri ile e-ticaret satışlarının analizi
Analysis of e-commerce sales with association rule methods
YAVUZ DEMİROK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI
- Birliktelik kuralı algoritmaları ile büyük veriler üzerinde analitik analizler: Havaalanı örneği
Analytical analyses on big data with association rulealgorithms: Airport example
MESUT ZERMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve TeknolojiHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FARUK BULUT
- Veri madenciliği ile birliktelik kurallarının bulunması
Association rules finding with data mining
FATİH ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Veri madenciliğinde apriori algoritması ve apripori algoritmasının farklı veri kümelerinde uygulanması
Apriori algorithm in datamining and applying apriori algorithm for different datasets
ALİ CENK GÜLCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURŞEN SUÇSUZ
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY