Web tabanlı anket sistemi ile elde edilen verilerin veri madenciliği yöntemi ile analizi

Abstract

Teknolojinin çok hızla geliştiği çağımıza paralel olarak bilgi paylaşımı yaygınlaşmış ve bilgiler dijital ortama aktarılmıştır. Teknolojinin gelişmesiyle hafıza birimleri ve hafıza kapasiteleri de artmıştır. Böylelikle veriler dijital ortamda daha fazla ve daha kalıcı şekilde hafıza birimlerinde saklanmaktadır. Veriler arttıkça ulaşmak istediğimiz bilgiye ulaşmak daha da zorlaşmaktadır. Bu noktada gerekli gereksiz veri yığınlarından, işe yarar bilgi çıkarılması için Veri Madenciliğinden yararlanmaktayız. Veri Madenciliği işlenmemiş verilerden anlamlı ve amaca yönelik bilgilerin çıkarılması işlevidir. Bu tez çalışmasında daha önceden var olan kayıtlı veriler yerine web tabanlı anket yöntemiyle farklı cinsiyet ve yaş aralıklarında bulunan kişilerin kendisinden edinilen verilerin analizi için veri madenciliği yöntemleri kullanılarak gerekli bilgiye ulaşılması amaçlanmıştır. Bu bilgiler sonucunda GSM şirketlerinin müşteri kaybetme potansiyeli olan müşteri grupları ve alışkanlıkları veri madenciliği ile tespit edilebilmektedir. Veri Madenciliği analizi için çeşitli dillerde yazılmış bilgisayar yazılımlarına ihtiyaç vardır. Bu yazılımlar farklı teknik ve algoritmaları kullanarak verilerin işleyerek analiz sonuçlarını sunmaktadır. Web tabanlı anket sistemi ile elde edilen veriler WEKA programıyla işlenip analiz edilmiştir.

The rapid development of computing technology has led to a large increase in knowledge and data sharing. Additionally, the capacity of memory modules to hold data has increased dramatically making it more difficult to find the desired data and information. Due to the abundance of information and difficulty in locating it, the use of data mining is needed for the extraction of meaningful and purposeful information.This thesis examines a web-based survey of GSM customers utilizing data mining analysis. The purpose of the data mining analysis is to learn why GSM customers switch from one provider of services to the other. For the purpose of this study, the data mining software ?WEKA? was used to identify habits and trends amongst different customer groups. Having knowledge of this information can be of critical importance for GSM providers to retain their customers. In this thesis, the results of the analysis done by the WEKA program will be presented.