Data mining techniques and an application

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mühendislik Yönetimi (İngilizce) Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2003

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: KAAN KUMRU

Danışman: Bahar Sennaroğlu

Özet:

ÖZET VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ VE BİR UYGULAMASI Yüksek kapasiteli işlem yapabilme gücünün ucuzlamasının bir sonucu olarak, veri saklama hem daha kolay olmuş, hem de verinin kendisi de ucuzlamıştır. Böylelikle Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi özellikle elektronik ticaret, bilim, tıp, iş ve eğitim alanlarındaki uygulamalarda yeni ve temel bir araştırma sahası olarak ortaya çıkmaya başlamıştır. Veri madenciliği, eldeki ham veriden, anlamlı ve kullanılabilir bilgiyi çıkarmaya yarayacak tümevarım işlemlerinin formül tespit analizi ve uygulamaya yönelik çalışmaların bütününü içerir. Bu da; kümeleme, veri özetleme, değişikliklerin analizi, sapmaların tespiti gibi belirli sayıda teknik yaklaşımları içerir. Başka bir deyişle, veri madenciliği veri içerisindeki desenlerin, ilişkilerin, değişimlerin, düzensizliklerin, kuralların ve istatistiksel olarak önemli olan yapıların yan otomatik olarak keşfedilmesidir. Bu tezde; bir bankadaki özel müşterilerin kümelenmesi amaçlanmıştır. Veri madenciliği uygulamasından önce, genel olarak veri madenciliği metodlan açıklanmıştır. Daha sonra, başarılı bir veri madenciliği çalışması için gerekli adımlar ifade edilmiştir. Kümele analizi için, IBM Intelligent Miner veri madenciliği aracı kullanılmıştır. Bu çalışmada, segmentasyon için ilk olarak bir veri modeli geliştirilmiş ve bu veri modeli üzerinde veri kalitesi analiz çalışması yapılmıştır. Değişken seçme işleminde, kümelerin oluşmasında ağırlığı olan değişkenlerin seçimi amaçlanmıştır. Son olarak, segmentasyon sonuçlan sunulmuş ve kümelerin ortak özellikleri detaylı olarak segmentasyon prosesinden sonra tartışılmıştır. Temmuz, 2003 Kaan Kumru