Veri madenciliği modelleri ve uygulama alanları

The major reason that data mining became one of the hottest current technologies of the information age is the wide availability of huge amounts of data and the need for turning such data into useful information and knowledge. As computer systems getting cheaper and computer power increases, the amount of data available to be collected and processed increases. Therefore using techniques that operates very well with large amounts of data becomes an obvious choice. The information and knowledge gained can be used for applications ranging from business management, production control, and market analysis, to engineering design and science exploration. In the present study, the data mining models like Classification, Regression, Clustering and Association Rules are examined, and their application areas are discussed.

Data Mining ,

Classification ,

Regression ,

Clustering ,

Association Rules ,

Veri Madenciligi ,

Sınıflama ,

Veri madenciliği, günümüz bilgi çağında en güncel teknolojilerden birisidir. Bilgisayar sistemlerinin her geçen gün hem daha ucuzluyor olması, hem de güçlerinin artıyor olması, bilgisayarlarda daha büyük miktarlarda verinin saklanabilmesine imkan vermektedir. Bu yüzden, büyük miktardaki verileri isleyebilen teknikleri kullanabilmek, büyük önem kazanmaktadır. Veri madenciliği bu gibi durumlarda kullanılan, büyük miktardaki veri setlerinde saklı durumda bulunan örüntü ve egilimleri keşfetme islemidir. Bu çalısmada veri madenciliği modelleri işlevlerine göre Sınıflama, Regresyon, Kümeleme ve Birliktelik Kuralları baslıkları altında incelenmekte ve uygulama alanları açıklanmaktadır.

Regresyon ,

Kümeleme ,

Birliktelik Kuralları ,