Özet:
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.
