Publication: Lojistik Alanında Bir Veri Madenciliği Uygulaması
Loading...
Files
Date
Authors
Advisor
Department
Sistem Analizi
System Analysis
System Analysis
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Institute of Science and Technology
Type
Abstract
Bu çalışmada veri madenciliği yöntemlerinden sınıflandırma algoritması kullanılarak lojistik sektöründeki kritik problemlerden biri ele alınmış ve kurulan model yardımıyla bulunan kural geleceğe yönelik tahminlerde bulunmamıza imkan sağlamıştır. Bilgisayar sistemleri ile üretilen veriler tek başlarına değersizdirler çünkü çıplak gözle bakıldğında verilerin bir anlam ifade etmediğini söyleyebiliriz. Bu veriler belli bir amaç doğrultusunda işlendiği zaman anlamlı hale gelmektedir. İşte ham veriyi bilgiye veya anlamlı hale dönüştürme işini veri madenciliği ile yapabiliriz. Elimizin altında bulunan büyük veri yığınları içerisinde çıplak gözle göremediğimiz ancak keşfedilmeyi bekleyen ve belki de şirketlere milyon dolarlar kazandıracak olan değerli bilgiler keşfedilmeyi beklemektedirler. Geleceğin, en azından yakın geleceğin, geçmişten çok fazla farklı olmayacağının varsayarsak geçmiş veriden çıkarılmış olan kurallar gelecekte de geçerli olacak ve ilerisi için doğru tahmin yapmamızı sağlayacaktır.
In this study using the Classification algorithm of data mining methods, a critical problem of the logistics area is examined and the rule produced by the obtained model makes it possible to estimate future movements. The datas that are produced by the computer systems are worthless alone because we can say that they mean nothing when we look at them with the naked eye. This datas get valuable when they are processed with a clear aim. So we can manage transforming raw data to valuable data with data mining. The valuable datas in huge data mountains, maybe will make the companies gain million dollars, are waiting to be explored. Assuming that the near future will not be so different from the past, the rules are explored from the past data will be valid in future and will help us to make right decisions for future.
In this study using the Classification algorithm of data mining methods, a critical problem of the logistics area is examined and the rule produced by the obtained model makes it possible to estimate future movements. The datas that are produced by the computer systems are worthless alone because we can say that they mean nothing when we look at them with the naked eye. This datas get valuable when they are processed with a clear aim. So we can manage transforming raw data to valuable data with data mining. The valuable datas in huge data mountains, maybe will make the companies gain million dollars, are waiting to be explored. Assuming that the near future will not be so different from the past, the rules are explored from the past data will be valid in future and will help us to make right decisions for future.
Description
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2006
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2006
Journal or Series
ISSN
ISBN
Rights
İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.
Keywords
Veri madenciliği, sınıflandırma algoritması, Data mining, Classification algorithm
Citation
Endorsement
Review
Supplemented By
Referenced By
147
Görüntülenme
351
İndirme
Google Scholar
Scholar'da Ara ↗ Bu yayında DOI yok — Altmetric/Dimensions/PlumX/BIP! rozetleri DOI gerektirir.