Show simple item record

dc.contributor.advisorAnagün, Ahmet Sermet
dc.contributor.authorAktaş, Tanzer
dc.date.accessioned2020-12-06T09:44:51Z
dc.date.available2020-12-06T09:44:51Z
dc.date.submitted2020
dc.date.issued2020-05-20
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/96441
dc.description.abstractVeri madenciliği teknikleri son zamanlarda gelişmiş ve bir çok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Gerek yazılım gerek donanım olsun, gelişmekte olan bilişim teknolojisi araçlarının bu konuda önemli bir rolü vardır. Gelişen teknoloji araçlarıyla büyük miktarda veri içerisinden, saklı kalmış, değerli, kullanılabilir bilgileri ortaya çıkarmak ve stratejik kararlara destek sağlamak amacıyla kullanılan veri madenciliği; büyük miktarda verilerle ilgili sorun alanlarına yanıt bulmayı başarmıştır.Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizinin de son yıllarda kullanımı artmıştır.Artışla birlikte pazarlama, biyoloji, bankacılık, sigortacılık, borsa, perakendecilik, telekomünikasyon, genetik, sağlık, bilim ve mühendislik, kriminoloji, sağlık, endüstri, istihbarat, eğitim vb. birçok dalda uygulamaları görülmektedir. Özellikle K-means algoritması ve Hiyerarşik kümeleme yöntemleri en çok kullanılan kümeleme analizi yöntemlerinden olmuşlardır. Bu çalışmada madde analizi yardımı ile kümeleme analizi yöntemlerinden K-Means Algoritması ve Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri kullanılarak bir eğitim kurumunun verileri ile bir kümeleme analizi uygulaması yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme Analizi, K-Ortalamalar Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme, Madde Analizi
dc.description.abstractData mining techniques have been developed recently and are being used in many fields. Developing information technology tools, both software and hardware, have an important role to play. Data mining used to reveal confidential, valuable, usable information from a large amount of data with developing technology tools and provide strategic decision support; has been able to find answers to problem areas related to large amounts of data.The use of clustering analysis, one of the data mining methods, has increased in recent years. With the increase in marketing, biology, banking, insurance, stock exchange, retailing, telecommunications, genetics, health, science and engineering, criminology, health, industry, intelligence, education and so on. applications are seen in many branches. In this study, with the help of item analysis, a clustering analysis application with the data of an educational institution was made by using K - Means Algorithm and Hierarchical Clustering Methods. Keywords: Data Mining, Cluster Analysis, K-Means Algorithm, Hierarchical Clustering, Item Analysisen_US
dc.languageEnglish
dc.language.isoen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectEndüstri ve Endüstri Mühendisliğitr_TR
dc.subjectIndustrial and Industrial Engineeringen_US
dc.titleAn application for the evaluation of clustering analysis in data mining
dc.title.alternativeVeri madenciliğinde kümeleme analizinin değerlendirilmesi için bir uygulama
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2020-05-20
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid10328763
dc.publisher.instituteLisansüstü Eğitim Enstitüsü
dc.publisher.universityİZMİR EKONOMİ ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid621472
dc.description.pages86
dc.publisher.disciplineEndüstri Mühendisliği Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess