SavedAdd your journal

Journals / Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2026 / Volume: 23 Issue: 4 Special Issue

Birliktelik Kuralları Madenciliği İle Yatan Hasta Profilinin Çıkarılması

Mehmet Ali Alan(CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ)0000-0001-8562-547X
Cavit Yeşilyurt(ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, EKONOMETRİ BÖLÜMÜ)0000-0001-9814-4085
Pages
—
Publication Date
2019-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Üretilen bu kuralların hem doktorlara, hem de hastane yöneticilerine karar desteği sağlayacağı düşünülmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, hastane veri tabanındaki veriler kullanılarak, veri madenciliği yöntemi ile hasta profili çıkarılmaya çalışılmıştır.
📊
Key Findings & Data:Bu amaçla 28.738 yatan hastaya ait veriler kullanılarak Birliktelik Kuralları Madenciliği yapılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Üretilen bu kuralların hem doktorlara, hem de hastane yöneticilerine karar desteği sağlayacağı düşünülmektedir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Veri Madenciliği · Birliktelik Kuralları

Özet

Bu çalışmada, hastane veri tabanındaki veriler kullanılarak, veri madenciliği yöntemi ile hasta profili çıkarılmaya çalışılmıştır. Bu amaçla 28.738 yatan hastaya ait veriler kullanılarak Birliktelik Kuralları Madenciliği yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda %60 ve üzeri güven seviyesinde 64 kural üretilebilmiştir. Üretilen bu kuralların hem doktorlara, hem de hastane yöneticilerine karar desteği sağlayacağı düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

Alan, M. A., Yeşilyurt, C. (2019). Birliktelik Kuralları Madenciliği İle Yatan Hasta Profilinin Çıkarılması. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Volume: 23 Issue: 4 Special Issue. https://ajindex.com/articles/1089220

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (21)

  1. Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. In Proceedings of the 20th international conference on very large data bases, 1994 Santiago, Chile. Citeseer (pp. 487–499).
  2. Arora, Jyoti; Bhalla, Nidhi and Rao,Sanjeev (2013), ‘A Review On Association Rule Mining Algorithms’ International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering 1.5: 1246-1251.
  3. Bose, I., Chun, L. A.,Yue, L. V. W., Ines, L. H. W. and Helen, W. O. L. (2009), ‘Business Data Warehouse: The Case of Wal-Mart’, Data Mining Applications for Empowering Knowledge Societies, Ed. Hakikur Rahman, Information Science Reference, pp.189-198
  4. Çoban, Ö., Karabey, I., Günay, F.B (2015), Acil Servis Verilerinden Birliktelik Kuralı (Apriori) Yöntemi ile Hasta Profilinin Çıkarılması, 2. Ulusal Yönetim Bilişim Sistemleri Kongresi, Erzurum, pp.275-282.
  5. Erdem, Sabri, Özdağoğlu, Güzin (2008), Ege Bölgesi’ndeki Bir Araştırma Ve Uygulama Hastanesinin Acil Hasta Verilerinin Veri Madenciliği İle Analiz Edilmesi, Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi Anadolu Universıty Journal Of Scıence And Technology Cilt/Vol.:9-Sayı/No: 2: 261-270 (2008)
  6. Fayyad, Usama, Gregory Piatetsky-Shapiro, and Padhraic Smyth (1996), ‘From data mining to knowledge discovery in databases’ AI magazine 17.3 pp. 37-54.
  7. Giudici, Paolo and Figini, Silvia (2009), Applied Data Mining For Business and Industry,Second Edition, Wiley Publicition, West Sussex.
  8. Han, Jiawei, and Micheline Kamber (2006). Data Mining, Southeast Asia Edition: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.
  9. Isken, Mark W. and Rajagopalan, Balaji (2002), Data Mining to Support Simulation Modeling of Patient Flow in Hospitals, Journal of Medical Systems, Vol. 26, No. 2, April 2002,:179-197
  10. Jain, Yogendra Kumar, Vinod Kumar Yadav, and Geetika S. Panday (2011), ‘An efficient association rule hiding algorithm for privacy preserving data mining’ International Journal on Computer Science and Engineering 3.7, pp. 2792-2798.
  11. Kantardzic, Mehmed (2003), Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, John Wiley & Sons J. B. Speed Scientific School, University of Louisville IEEE Computer Society, Sponser.
  12. Krishnaiah,V., Narsimha, G. & Chandra, N. S. (2013), ‘A Study On Clinical Prediction Using Data Mining Techniques’, International Journal of Computer Science Engineering and Information Technology Research (IJCSEITR) ISSN 2249-6831 Vol. 3, Issue 1:239-248,
  13. Maimon, Oded, and Lior Rokach (2008), Data mining with decision trees: theory and applications, World Scientific New Jersey.
  14. Nahar J, Imam T, Tickle KS, Chen YP (2013) ‘Association Rule Mining To Detect Factors Which Contribute To Heart Disease in Males And Females’, Expert Systems with Applications 40.
  15. Nisbet, Robert, John Elder IV, and Gary Miner, (2009), Handbook of statistical analysis and data mining applications. Elsevier Inc, Burlington.
  16. Taş, Yusuf (2018), Birliktelik Kuralları Madenciliği Ve Bir Uygulama, Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Sivas
  17. Tsumoto, Shusaku, Hirano, Shoji, Tsumoto, Yuko (2011), Information Reuse in Hospital Information Systems: A Data Mining Approach, IEEE IRI 2011, August 3-5, 2011, Las Vegas, Nevada,:172-176
  18. Webb, G.,I. (2003). Association Rules. In Nong Ye (Edt.), The Handbook Of data Mining (pp. 27-28). New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates,Inc.
  19. Wu, Tong and Li, Xiangyang (2003), ‘Data Storage and Management’, The Handbook of Data Mining, Ed. Nong Ye, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. pp.393-407.
  20. Erdem, Sabri, Özdağoğlu, Güzin (2008), Ege Bölgesi’ndeki Bir Araştırma Ve Uygulama Hastanesinin Acil Hasta Verilerinin Veri Madenciliği İle Analiz Edilmesi, Anadolu Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi Anadolu Universıty Journal Of Scıence And Technology Cilt/Vol.:9-Sayı/No: 2: 261-270 (2008)
  21. Isken, Mark W. and Rajagopalan, Balaji (2002), Data Mining to Support Simulation Modeling of Patient Flow in Hospitals, Journal of Medical Systems, Vol. 26, No. 2, April 2002,:179-197