Hibrit birliktelik analizi metadolojisi geliştirme ve yazılım uygulaması

Abstract

Artan veri yığınları ile veri tabanlarını kullanmak ve verilerden anlamlı çıkarımlar elde etmek oldukça önemli hale gelmiştir. Bu verilerin analizi yapılırken klasik veri tabanı sorgulamaları yanında farklı araçlar da kullanılır. Daha önceki çalışmalarda, farklı veri tabanlarında farklı veri madenciliği araçları kullanılmış fakat performans değerlendirilmesi yapılmamıştır.Veri madenciliği tekniklerinden olan birliktelik analizleri birçok sektörde kullanılmaktadır. Bu yöntemin amacı, veriler arasından anlamlı birliktelikler bularak kurumların politikalarını daha iyi düzenlemelerini sağlamaktır. Kullanıcılar bu analizleri yaparken basit, anlaşılır ve çabuk sonuca giden yazılımları tercih etmektedir.Bu çalışmada, farklı veri madenciliği araçlarının performanslarının değerlendirilmesi, mevcut birliktelik analizi algoritmaları incelenerek hibrit bir algoritmanın geliştirilmesi ve yazılımının oluşturulması, oluşturulan yazılımla mevcut veri setinin veri madenciliği yöntemi kullanılarak işlenmesi ile kurumun daha etkin yönetiminin desteklenmesi amaçlanmıştır.

With the growing data stacks, the usage of databases and obtaining meaningful inferences from the data has become very important. Different tools are used as well as traditional data base queries when these data has been analyzed. In previous studies, different data mining tools are employed in different databases but performance evaluation has not been made.The association analysis which is one of the data mining techniques is used in many industries. The purpose of this method, policies of the institutions is to provide better arrangements by finding significant association among the data. The software which is a simple, clear and quick result is preferred when this analysis is done by users.In this study, evaluating the performance of different data mining tools, developing of a hybrid algorithm by examining the existing association analysis algorithms and software creation of this, with processing by using data mining method of existing data sets with created software was aimed to be support a more effective management of the institution.