Kaba kümeler teorisi ve trafik kazaları üzerine uygulaması

Abstract

Günümüz teknolojisinin yanıt aramaya çalıştığı sorulardan birisi de büyük kütledeki verimadenlerinin nasıl düzenlenip analiz edileceği sorusudur. Dijital alanlarda saklanan veriyığınları şirketler ve kurumlar için oldukça önemli bir yer kaplamaktadır. Bu verilerdenyararlanarak alınan kararlar kurumlara daha analitik ve bilimsel sebeplerle alınankararların doğruluğunu sunma imkânını verir. Veri çözümleme, veri madenciliği ya daveri yığınlarından bilgi keşfi rekabet gücünün artırılması açısından hayati bir önemesahiptir. Verilerin analizinden sonra anlamlı yani okunabilen verilerin belirlenmesi iseveri madenciliğinin bir diğer aşamasıdır. Bu kapsamda veri tabanlarından anlamlıverilerin keşfi ve yorumlanması üzerine bir çok çalışma ve uygulama literatürtarandığında görülecektir. Bu çalışmalar veri madenciliği olarak bilinmektedir.Bu tez çalışmasında, veri madenciliği ve bilgi sistemleri anlatıldıktan sonra, kaba kümelerteorisi ile diğer yaklaşımlar arasındaki ilişkiden bahsedilmiştir. Yine ikinci bölümde kabakümeler teorisinin eksik veya iyi olduğu yanlardan bahsedilmiştir. Üçüncü bölümde,Amerika Birleşik Devletlerinin çeşitli eyaletlerinden alınmış trafik kazaları ve özellikleri veri tabanından bilgi ve kurallar keşfedilmeye çalışılmıştır. Son bölümde, bu çalışmanın sonucunda çıkan kurallar incelenmiş sonuçlar yorumlanmıştır.

One of the questions that today's technology tries to look for the answer is how datamining in large masses is organized and analyzed. Data mines stored in the digital spacecover a very important place for companies and institutions. The decisions that are madeby using this data give the possibility to offer of scientific reasons and analytical accuracy of the decision to organizations. Data analysis, data mining or knowledge discovery fromdata stack have a vital importance in terms of enhancing the competitiveness. Afteranalysis of the data to determine if data is meaningful is another phase of data mining. Inthis context, a lot of studies and applications on the discovery and analysis of meaningfuldata from the database will be seen when literature is reviewed. These studies are knownas data mining.In this study, after data mining and information system were explained by Rough SetTheory, relationship between other approaches is discussed. In the second chapter, consand Profs of Rough Set Theory are mentioned. In the third chapter, traffic accident datataken from various states of the United States is analyzed. In the last chapter the decision rules as a result of this study are interpreted.