AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTo achieve this aim, firstly it is intended to correct data inconsistency occurred from mentioned reasons.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Result of the quick revolution in information technologies, both the data acquiring and storage capacities in management, industrial and academic media, and the requirements and requests of the use of these data are arisen.To apply Data mining techniques to these requires to managing these requirements, data must be sorting and arranged. So it is possible to get quite' results. But in developing countries like our country, information systems had no quite long history, so stored data have different structures and different contents. In our study, it is aimed to apply data mining techniques to Atatürk University Student database. To achieve this aim, firstly it is intended to correct data inconsistency occurred from mentioned reasons.
Özet
Bilişim sistemlerindeki hızlı gelişim ile idari, endüstriyel ve akademik ortamlardaki veri toplama ve saklama kapasiteleri hem artmakta hem de bu verilerden daha çok yararlanma istek ve ihtiyaçları ortaya çıkmaktadır. Bu ihtiyacı karşılayabilecek tekniklerden birisi olan "Veri Madenciliğinin" uygulanabilmesi için verilerin düzenlenmesi ve ayıklanması sonuç almak açısından çok önemli bir faktördür. Ancak ülkemiz gibi gelişmekte olan ülkelerde bilişim sitemlerinin kurulması ve kullanılması köklü bir geçmişe sahip olmaması, saklanan verilerin içerik ve yapılarında önemli farklılıkların oluşmasına yol açmıştır. Çalışmamızda Atatürk Üniversitesi öğrenci verilerine, veri madenciliği teknikleri uygulanabilmesi için bahsedilen nedenlerden kaynaklanan veri uyumsuzluklarının giderilebilmesi amaçlanarak, veri madenciliği tekniklerinin uygulanabileceği standart veriler elde edilmesi amaçlanmıştır.