Dünya değerler anket verilerinin veri madenciliği yöntemiyle incelenmesi

Abstract

Sayısal veri miktarının her geçen gün durmadan artması bu verilerin verimli analizi sorununu ortaya çıkarmaktadır. Bu büyük miktardaki ham veri selinden gelecekle ilgili tahmin yapılmasını sağlayan anlamlı bilgilerin, bağıntı ve kuralların keşfedilmesi gerekir. Ancak bu büyük miktardaki verilerden gözle görülemeyecek, elle analiz edilmesi zor bilgilerin gelişen bilgisayar teknolojisi ve bilgisayar programları ile otomatik olarak analiz edilmesinin gerekliliği ortaya çıkarmıştır ve literatürde Veri Madenciliği olarak adlandırılmıştır. Veri Madenciliğinde kullanılan Birliktelik Kuralları, veriler topluluğunda birlikte hareket eden nesnelerin ve nesneler arasındaki bağıntıların keşfedilerek geleceğe yönelik tahminlerin üretilmesini sağlar. Veri tabanının taranması, birleştirme, budama yöntemlerinin uygulanması ve minimum destek değeri yardımı ile nesneler arasındaki birliktelik ilişkilerinin bulunması, algoritmaların genel mantığını teşkil eder.Bu tez çalışmasında öncelikle veri madenciliği için kullanılan modeller ve teknikler açıklanmıştır. Veri madenciliği modellerinden Birliktelik Kuralları ve algoritmaları ayrıntılı olarak incelenmiştir. Tezin uygulama kısmında Dünya Değerler Anketi verileri incelenmiştir. Dünya Değerler anketinde Türkiye ve seçilmiş ülkelerle belirlenmiş anket sorularına ve bunlara verilen cevaplar, Birliktelik Kuralları Apriori Algoritması ile belirlenmiştir. Sonuç olarak elde edilen verilerle hem Türkiye?nin mevcut durumunu hem de seçilmiş ülkelerdeki yerinin belirlenmesi hedeflenmiştir.

Amount of numerical data constantly increases, and there appears a problem of efficient analysis of these data. One must explore the meaningful information, correlation and rules, which gives a possibility to guess about future, out of this huge amount of raw data flow. However, there has been a necessity of automatically analysis of such kind of data in huge amount, which cannot be detected by eyes and cannot be analysed manually, by computer technology and programmes. It is called Data Mining.Association rules used in Data Mining enable to make guesses for future by exploring the objects and correlations between those objects that move altogether in the field of data. Scanning database, applying the methods of integration and pruning, and exploring the association relation between the objects with the help of support value generate the fundamental of algorithm. First, models and techniques used for data mining will be pointed out in this study. Association rules and algorithms that are the models of data mining will be examined in detailed. Data of World Values Survey was examined in practice section of the dissertation. The survey questions and answers determined by Turkey and chosen countries were specified in accordance with Association Rules a Priori Algorithm. Consequently, the purpose is to determine both the current situation of Turkey and its position among chosen countries with the data gained.