Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliği
| dc.contributor.advisor | Şengonca, Halil | |
| dc.contributor.author | Gücün, Berna | |
| dc.date.accessioned | 2016-04-07T07:19:58Z | |
| dc.date.available | 2016-04-07T07:19:58Z | |
| dc.date.issued | 2005 | |
| dc.department | Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü | en_US |
| dc.description.abstract | Veri madenciliği, çok büyük veri yığınlarından gerekli olan ve değerli bilgilerin elde edilmesini sağlar. Veri madenciliği süreçleri sonunda elde edilen değerli bilgiler, veri madenciliğinin kullanıldığı pek çok alanda doğru kararlar alınmasına ve uygulamalarda başarılı sonuçlar elde edilmesine olanak sağlarlar. Veri madenciliği sürecinin etkili çalışması ve doğru sonuçlar vermesi için, sürece giren verilerin kalitesi ve uygunluğu önem kazanmaktadır. Veri madenciliğinde kullanılacak olan bu verilerin uygunluğunun ve kalitesinin arttırılmasında veri ön işleme yöntemleri uygulanmaktadır. Veri madenciliği çalışmalarının yapılmasında kullanılan pek çok yöntem vardır. Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan Kümeleme, nesneleri, elemanlarının bir yönü ile birbirine benzerlik gösterdiği gruplar halinde düzenleyerek, tanımlanmamış veri kümelerinden gerçek gruplar belirlemeyi amaç edinmektedir. Bu çalışma, öğrenci bilgi sisteminden elde edilen verilerin, kümeleme yöntemleri kullanılarak veri madenciliği sürecinden geçirilmesini sağlayan bir uygulama gerçekleştirmeyi amaçlamaktadır. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11454/2182 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | Ege Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Veri madenciliği, veri ön işleme, kümeleme yöntemleri, kümeleme algoritmaları. | en_US |
| dc.subject | Data mining, data preprocessing, clustering methods, clustering algorithms. | en_US |
| dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği A.B.D. | en_US |
| dc.title | Öğrenci bilgi sisteminde veri madenciliği | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
