Veri madenciliği ve bir uygulaması

Abstract

IV VERİ MADENCİLİĞİ ve UYGULAMASI (Yüksek Lisans Tezi) Zeynep DEMİR MUĞLA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ 2005 ÖZET İçinde bulunduğumuz dijitalleşme sürecinde Veri Tabanı sistemlerinin artan kullanımı ve hacimlerindeki olağanüstü artış, organizasyonları elde toplanan verilerden nasıl faydalanılabileceği problemi ile karşı karşıya bırakmıştır Bu tezde, gelişen veri toplama ve saklama teknolojileri sonucunda ortaya çıkan büyük miktarda ki verilerin analiz edilmesiyle yeni bir bilim dalı olarak ortaya çıkan ve ilerleyen veri madenciliği tekniklerinin kullanımları konu edilmiştir. Veri madenciliği, büyük miktarlarda ve dağınık biçimde bulunan veriler arasından daha önceden bilinemeyen, anlamlı ve kullanılabilir bilgilerin çıkarılması işlemidir. Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi (VTBK) uygulamaları, alanına yönelik karar destek mekanizmalarına gerekli ön bilgileri temin etmek için kullanılır. Veri tabanlarında bilgi keşfi süreci veri madenciliğini de içine alan bir süreçtir. Bu tezde yaygın olarak bilinen ve kullanılan CRISP-DM süreci ayrıntılı olarak ele alınmıştır. Bankacılık, fînans, perakende satış, müşteri ilişkileri yönetimi, telekomünikasyon, sağlık hizmetleri, eğitim ve öğretim gibi alanlarda Veri Madenciliği çalışmaları yapılmaktadır. Yapılan bu tez çalışmasında amaç, yukarıda bahsedilen alanlarda faaliyet gösteren organizasyonların ellerindeki verilerinden karar aşamaları için yeni veriler üreten ya da geleceğe yönelik çözümleme ve planlama yapabilmesini sağlayan, veri tabanları, istatistik ve yapay öğrenme gibi farklı disiplinlerin yaklaşımlarını birleştiren ve kullanan Veri Madenciliği kavramının tanıtılması ve uygulanmasıdır.V Tezin son kısmında veri madenciliği uygulaması olarak kümeleme analizi yapılmıştır. Kümeleme analizinin gerçekleştirilmesinde yapay sinir ağlarına dayalı bir algoritma olan Kohonen algoritması öğrenci verileri üzerinde uygulanmıştır. Bu uygulamanın gerçekleştirilmesinde araç olarak SPSS Clementine programı kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi Süreci, CRISP-DM, Yapay Sinir Ağları Sayfa Adedi :103 Tez Yöneticisi : Dr. Mehmet KARAHASAN

VI DATA MINING and ITS APPLICATION (M. Sc. Thesis) Zeynep DEMİR MU?LA UNIVERSITY INSTITUTE of SCIENCE and TECHNOLOGY 2005 ABSTRACT In the era of digitilazition incremental use of database systems and extraordinary rise in their volumes expose organizations to face the problem of how to make use of the massive data present..In this thesis analyzing the explosive data as a result of developing data collecting and storing technologies has led new data mining techniques to emerge. Data mining is a process of extracting meaningful and useable information from unknown from large amount of data and randomly stored in advance.The applications of knowledge Discovery in Databases are used to provide decision support mechanisms with preliminary information. The knowledge discovery is the process of encompassing data mining. In the thesis, CRISP-DM processes known widely and used commonly are examined in detail. Data mining is largely used in areas such as banking, finance, retail selling, customer relations management, telecommunication, health services, training and education. This thesis aims to bring interdisciplinary approaches together, introduce and apply the concept of data mining and also to point out that the areas mentioned above can benefit from databases, statistics and artificial learning so that they can evaluate the outcomes of data for decision making stages aiming to produce new data or bring prospective solutions and make plans. In the last of part of the thesis, as an application of data mining, clustering analysis was done. In carrying out the clustering analysis, Kohonen algorithm basedVII on artifical learning algorithm was applied on the students' data. Spss Clementine 8.1 software was used as a medium in carrying out this application. Key Words: Data Mining, Knowledge Discovery in Databases, CRISP-DM, Artifical Neural Network Page Number :103 Adviser : Dr. Mehmet KARAHASAN