Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliğinin uygulanması

Abstract

ÖĞRENCİ BİLGİ SİSTEMİNDE VERİ MADENCİLİĞİNİN UYGULANMASI Umut ALTINIŞIK Anahtar Kelimeler : Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralları, Apriori Algoritması, Öğrenci Bilgi Sistemi, Ders Birliktelikleri. Özet : Günümüzde veritabanlarında muhafaza edilmekte olan verilerin değerlendirilerek her hangi bir konuda anlamlı sonuçlara ulaşılması büyük bir önem kazanmaktadır. Bu süreç içinde Veri Madenciliği en önemli safhalardan birisidir. Birliktelik kuralları Veri Madenciliği tekniklerinden birisidir. Birliktelik kuralları içerisinde en yaygın olarak kullanılanı ve en bilineni Apriori algoritmasıdır. Bu tez çalışmasında, Kocaeli Üniversitesi ÖBS (Öğrenci Bilgi Sistemi) üzerinde Apriori algoritması kullanılarak veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmiştir. Veritabanı olarak Microsoft YSD (Yapısal Sorgu Dili) 2000 ve uygulama ara yüzü olarak ise DELPHÎ 6.0 kullanılmıştır. Bu çalışma sonucunda, öğrencilerin başarısız oldukları dersler değerlendirilerek bu dersler arasında birliktelikler oluşturulmuştur. Bu birliktelikler kullanılarak derslerin birbirleri ile bağlantıları ortaya konulmuştur. Böylece derslerin bağıntı kurallarına göre başarısız öğrencilerin ders seçiminde danışmana rehber olabilecek bir uygulama programı geliştirilmiştir. ıı

A DATA MINING APPLICATION on A STUDENT INFORMATION SYSTEM Umut ALTINIŞIK Keywords : Data Mining, Association Rules, Apriori Algorithm, Student Information System, Association of Lessons Abstract : Nowadays, it is very important that to reach meaningful results from evaluating data which is kept by databases. In this process, data mining is the most important phase. Associative Rules is one of the techniques for data mining. Apriori is the most important and common technique in associative rules. On the thesis, data mining application is executed by using Apriori on Kocaeli University Student Information System. Microsoft SQL (Structured Query Language) is used for database and DELPHI 6.0 as an application interface. On the result of this study, associations is made between lessons for evaluating unsuccessful students. The relationship is created by using associtions of lessons Therefore, on the result of relationship rules, an application was built up for unsuccessful student on advisor guide. m