Show simple item record

dc.contributor.advisorYeniay, Özgürtr_TR
dc.contributor.authorAhi, Leventtr_TR
dc.date.accessioned2015-10-15T06:52:05Z
dc.date.available2015-10-15T06:52:05Z
dc.date.issued2015tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/2105
dc.description.abstractA country's social statistical infrastructure constitute research conducted in the field of income, education, health, labour force and consumption. Institutions and enterprises have hundreds of research done in these areas in their database. Institutions and enterprises with the development of digital technologies have begun to accumulate all records electronically and as a result, in the incredibly accumulation of data has occurred. Stored in databases and data warehouses meaningful relationships among the data stack, patterns and trends revealed necessitated, making accurate predictions for the future, has gained importance.Data mining applications at this point, statistical analysis and machine learning by modeling "artificial intelligence" has been activated through the use of technology.Data mining is the process of extracting potentially useful information, not clear and previously unknown, from the available data.tr_TR
dc.language.isoTürkçetr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectData miningtr_TR
dc.titleVeri Madenciliği Yöntemleri İle Ana Harcama Gruplarının Paylarının Tahminitr_TR
dc.typemasterThesistr_TR
dc.callno2015/1980tr_TR
dc.bolumİstatistiktr_TR
dc.description.ozetBir ülkenin sosyal istatistik altyapısını gelir, eğitim, sağlık, işgücü ve tüketim alanında yapılan araştırmalar oluşturmaktadır. Kurumların ve işletmelerin veri tabanlarında bu alanlarda yapılmış yüzlerce araştırma verisi bulunmaktadır. Kurumlar ve işletmeler, sayısal teknolojilerin gelişmesiyle birlikte her kayıtlarını elektronik olarak biriktirmeye başlamış ve bunun sonucunda da akıl almaz derecede veri birikimi meydana gelmiştir. Veri tabanlarında ve veri ambarlarında depolanan bu veri yığınları arasından anlamlı ilişkilerin, kalıpların ve eğilimlerin ortaya çıkartılması ihtiyacı doğmuş, gelecek adına doğru tahminlerin yapılması önem kazanmıştır.Veri madenciliği uygulamaları işte bu noktada, istatistiksel analiz ve modellemeler ile makine öğrenimi yöntemlerinin kullanılması ile devreye girmiştir.Veri madenciliği, eldeki verilerden üstü kapalı, çok net olmayan, önceden bilinmeyen ancak potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır.tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record