Veri madenciliğinde Appriori, Tahminci Appriori ve Tertius algoritmalarının Weka ve Yale programları ile karşılaştırılması ve bir uygulama

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorCengiz, Halime Dicle
dc.contributor.authorArabacı, Gültekin
dc.date.accessioned2024-10-10T18:26:55Z
dc.date.available2024-10-10T18:26:55Z
dc.date.issued2007
dc.departmentEnstitüler, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionSosyal Bilimler Enstitüsüen_US
dc.description.abstractGünümüzde 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, mikrobiyolojien_US
dc.description.abstractNowadays 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, microbiologyen_US
dc.identifier.endpage74en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=UPP_Zu9isEmWGFXFCBYascLANdJuClp5ERqzsCIeO7fGyR4aK3g9EebKTDEF0TzH
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/8124
dc.identifier.yoktezid239276en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz2024_Tezen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectMikrobiyolojien_US
dc.titleVeri madenciliğinde Appriori, Tahminci Appriori ve Tertius algoritmalarının Weka ve Yale programları ile karşılaştırılması ve bir uygulamaen_US
dc.title.alternativeIn data mining, comparison of Appriori, Predictive Appriori and Tertius Algorithms with WEKA and YALE softwares and an applicationen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Sosyal Bilimler Enstitüsü Tez Koleksiyonu