Lise türü ve lise mezuniyet başarısının, kazanılan fakülte ile ilişkisinin veri madenciliği tekniği ile analizi

Kurumların veritabanı boyutlarının, her gün üretmekte oldukları bilgi miktarındaki büyük artışlar ile binlerce Terabaytı aştığını söyleyebiliriz. Buna paralel olarak bilgisayar teknolojisinin sürekli gelişiyor ve ucuzluyor olması miktarı gittikçe artan bu verinin saklanabilmesine imkân sağlamaktadır. Ancak söz konusu verilerin tek başlarına bir anlam oluşturmadıkları bilinmektedir. Veriler ancak belirli bir amaç doğrultusunda işlendikleri takdirde anlam kazanabilmektedirler. Günümüzde veritabanlarındaki anlamsız verilerden anlamlı ve kullanılabilir bilgiler elde etmede önemli bir tekniğin Veri Madenciliği olduğu genel kabul görmektedir. Bu çalışmada, Atatürk Üniversitesi öğrencilerinin mezun oldukları lise türleri ve lise mezuniyet dereceleri ile kazandıkları fakülteler arasındaki ilişki, veri madenciliği teknikleri kullanılarak incelenmiştir. Elde edilen sonuçların, üniversitemizi sonraki yıllarda tercih edecek öğrenci profilinin belirlenmesine yardımcı olacağı düşüncesindeyiz.

Veri Madenciliği ,

Veritabanlarında Bilgi Keşfi ,

Mineset ,

It can be suggested that the enormous increase in the capacity of data of institutions has exceeded thousands of terabytes due to increase in the storage of data. In parallel to this increase, the advancement in the computer technology and the accessibility of these facilities to the larger public make it possible for the storage of ever increasing data. However, it is obvious that these data do not have any significance in themselves alone. They gain meaning if they are only mined in accordance with specific purpose. Today, data mining is generally accepted to be a very important technique in the process of obtaining sensible and meaningful results from arbitrarily accumulated data. This study is intended to make an analysis of the correlation between the type of high school and high school graduation score and University Placement Examination using data mining technique. We believe that the results obtained from this investigation can be used in determining the profile of the students who would like to attend our institution in the future.

Data Mining ,

Knowledge Discovery In Databases ,

Mineset ,