Veri madenciliği yöntemleri ve optimizasyona dayalı modeller üzerine bir araştırma ve bir uygulaması
A research on data mining methods and models based on optimization and its application
Yazar: ŞEMSETTİN ERKEN
Danışman: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Algoritma modelleme = Algorithm modelling ; Algoritmalar = Algorithms ; Bayes yöntemi = Bayesian method ; Ekonometri = Econometrics ; Ekonometrik modeller = Econometric models ; Optimizasyon = Optimization ; Optimizasyon modelleri = Optimization models ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bilgi ve bilgisayar teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle birlikteçok büyük miktarlarda verilerin toplanıp saklanması mümkün hale gelmiştir. Bu gelişmelere paralel olarak, büyük veri yığınlarını işlemek ve içerisinden değerli bilgiyi elde etmek için yeni yöntemlere ihtiyaç duyulmuş ve veri madenciliği kavramı ortaya çıkmıştır. 
Veri madenciliğinde sık kullanılan tekniklerden biri de sınıflandırmadır. Sınıflandırma yöntemlerinin amacı, kavramlara ait niteliklerin aldığı değerler ile nitelikler arasındaki istatistiksel ve matematiksel örüntüden faydalanarak, araştırılan kavramların sınıf değeri tahminini yapmaktır.
Bu çalışmada veri, veritabanı, veri ambarı, veri madenciliği kavramlarıyla birlikte veri madenciliği yöntemleri açıklanmış, veri madenciliği yöntemlerinden sınıflandırma yöntemlerini incelenmiştir. Uygulama bölümünde, Spor Toto Süper Lig 2015/2016 futbol sezonunda, ligi ilk sırada tamamlayan Beşiktaş futbol takımının, ilgili sezondaki verileri kullanılmıştır. Maçların sonucu, Weka programıyla, naive bayes sınıflandırma algoritması ve C4.5 algoritması kullanılarak sınıflandırılmıştır. Uygulamanın sonucunda, naive bayes algoritması ile C4.5 algoritmasının sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmış ve yorumlanmıştır.

Anahtar Kelimeler: Veri, Veri Madenciliği, Veri Madenciliği Yöntemleri, Sınıflandırma, Naive Bayes Algoritması, C4.5 Algoritması.

Abstract:
Improvements in information and computer technologies made it possible to collect and store in huge amounts of data. Parallel to these developments, new methods were needed in order to process large data stacks and obtain valuable information from within, as a result concepts of data mining emerged.
One of the frequently used techniques in data mining is classification. The purpose of classification methods is to make an estimate of the class values of concepts being explored by making use of statistical and mathematical pattern between attribute value of concepts and attributes.
In this study, data mining methods have been explained along with data, database, data warehouse and classification which is one of the data mining methods has been examined. As an application, the data of Beşiktaş football team which has completed the league on the first place in Spor Toto Super League 2015/2016 season were used. Results of matches were classified by using naive bayes and C4.5 classification algorithm via Weka data mining computer package. Classification results by naive bayes and C4.5 algorithms were also compared and interpreted. 

Keywords: Data, Data Mining, Data Mining Methods, Classification, Naive Bayes Algorithm, C4.5 Algorithm.