Türkiye`de mobil veri kullanımının veri madenciliğinde kullanılan algoritmalar ile analizi

Abstract

Günümüzde hızla gelişen teknolojilere paralel olarak artış gösteren veri miktarları, verilerin karmaşık bir şekilde birikmesine neden olmaktadır. Artan verilerin en büyük problemleri; saklanması, işlenmesi ve anlamlandırılmasıdır. Verilerin işlenme ve anlamlandırılma noktasındaki problemlerine çözüm olarak veri madenciliği ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği, belirli algoritmalar kullanılarak verilerin daha önceden bilinmeyen anlamlı bilgilerinin tahmin edilmesidir. Veri madenciliğinde verileri ortak özelliklerine göre gruplamak için kümeleme ve sınıflandırma algoritmaları yardımıyla daha farklı yöntemler bulunabilir.Bu çalışmada belirli bölgeler ve yaş grupları arasında, mobil veri kullanımına ait veri seti elde edilerek bu verilerin veri madenciliğinde sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmalarıyla işlenmesi ve bununla beraber Türkiye'de bireylerin mobil veri kullanımının belirli özelliklerine göre (bulunduğu bölge, yaş grubu ve cinsiyet) ortaya çıkarılması amaçlanmıştır.

Nowadays, increasing volume of data parallel to rapidly developing technologies, data causes complex accumulation of data. The storage, processing and giving meaning of increasing datas are a major problem. Data mining is used for all datas that are stored for giving meaning. Data mining is the prediction of information in a meaning previously unknown using specific algorithm. In data mining, different methods can be found with the help of clustering and classification algorithms to group data according to common properties. In this study, data set of mobile data usage between certain regions and age groups is obtained and processed by classification, regression and clustering algorithms in data mining.In this study, dataset of mobile data usage between certain regions and age groups is processed by classification, regression and clustering algorithms in data mining. And then, the use of mobile data by individuals in Turkey is determined according to specific demographic information (region, age group and gender).