1. İAÜ Açık Erişim
  2. Enstitüler -- Institutes
  3. Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
  4. Tezler -Thesis
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11547/1820
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorAkçay, Murat Aksel-
dc.date.accessioned2019-05-10T09:32:59Z-
dc.date.available2019-05-10T09:32:59Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11547/1820-
dc.description.abstractSayısal 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.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherİSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜtr_TR
dc.subjectVeri madenciliğitr_TR
dc.subjectBirliktelik kurallarıtr_TR
dc.subjectApriori algoritmasıtr_TR
dc.subjectDünya Değerler Anketitr_TR
dc.subjectData miningtr_TR
dc.subjectAssociation rulestr_TR
dc.subjectApriori algorithmtr_TR
dc.subjectWorld Values Surveytr_TR
dc.titleDÜNYA DEĞERLER ANKET VERİLERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMİYLE İNCELENMESİtr_TR
dc.description.abstractolAmount 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.tr_TR
dc.publisher.firstpagenumber1tr_TR
dc.publisher.lastpagenumber94tr_TR
dc.identifier.bibliographictagAKÇAY, Murat Aksel, Dünya Değerler Anketi Verilerinin Veri Madenciliği ile İncelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, 2013tr_TR
Appears in Collections:Tezler -Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
342510.pdfTez dosyası3.14 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.