Veri madenciliğinde Appriori, Tahminci Appriori ve Tertius algoritmalarının Weka ve Yale programları ile karşılaştırılması ve bir uygulama
Küçük Resim Yok
Tarih
2007
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde veri, birçok depolama aracında artan bir hızla birikmektedir. Biriken veri, içinde değerli bilgiler barındırmaktadır. Bilgiye ulaşmada kullanılacak verinin büyüklüğü veri analiz tekniklerinin kullanılmasını zorunlu kılmaktadır. Büyük veri tabanlarından yararlı bilgiler elde etmek olarak tanımlabilecek veri madenciliği, klasik istatistiksel metodlarla açık ve net olarak gösterilemeyen bağlantıları ortaya çıkarabilecek teknikleri kullanarak elde edilemeyen örüntü ve eğimleri keşfetme işlemidir. Veri madenciliği teknikleri genel olarak pazarlama, bankacılık, sigortacılık, telekomünikasyon, endüstri, tıp ve mühendislik alanlarında kullanılmaktadır. İnfeksiyon hastalıklarının tanısında mikrobiyoloji önemli bir yer tutmaktadır. Çalışmamızda hastanedeki servislerden gönderilen idrar, kan vb. örneklerin incelenmesi sonucu elde edilen gram negatif basillere ait veri kullanılacaktır. Çalışmamızın konusunu, örnek veri tabanında bilgi keşfi sürecinin yapılması ve modelin değerlendirilmesinde kullanılan iki ayrı programın karşılaştırılması oluşturmaktadır. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, birliktelik analizi, mikrobiyoloji
Nowadays data is being collected in many kind of storage devices at an incremental amount. Collected data has valuable information inside. Data analysis techniques have to be used in order to obtain information from great amount of data. Defined as obtaining useful information from large data sets, data mining is the process of obtaining correlation and patterns that can not be done by classic statistical methods. Data mining techniques are generally used in marketing, banking, insurance, telecommunication, industry, healthcare and engineering. Our study is related with application of data mining in healtcare. Microbiology has an important role in the diagnosis of infectious diseases. In our study, data obtained from a sample gram negative basil database, consisting of results derived by examining urine, blood etc.samples of gram negative basilli will be used. The subject of our study is to generate necessary steps in data mining process and to compare two softwares used in evaluation of the model Keywords: Data mining, association analysis, microbiology
Nowadays data is being collected in many kind of storage devices at an incremental amount. Collected data has valuable information inside. Data analysis techniques have to be used in order to obtain information from great amount of data. Defined as obtaining useful information from large data sets, data mining is the process of obtaining correlation and patterns that can not be done by classic statistical methods. Data mining techniques are generally used in marketing, banking, insurance, telecommunication, industry, healthcare and engineering. Our study is related with application of data mining in healtcare. Microbiology has an important role in the diagnosis of infectious diseases. In our study, data obtained from a sample gram negative basil database, consisting of results derived by examining urine, blood etc.samples of gram negative basilli will be used. The subject of our study is to generate necessary steps in data mining process and to compare two softwares used in evaluation of the model Keywords: Data mining, association analysis, microbiology
Açıklama
Sosyal Bilimler Enstitüsü
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mikrobiyoloji
