Veri madenciliği ve havacılık sektöründe bir uygulama
Data mining methods and an application in aviation sector
Yazar: EYYÜP BURAK LEVENT
Danışman: YRD. DOÇ. DR. AYŞE DEMİRHAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Havacılık sektörü = Aviation sector ; K-Means algoritma = K-Means algorithm ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Veri ambarı = Data warehouse ; Veri madenciliği = Data mining ; Veri tabanı = Database

Özet:
Dijitalleşen dünyada artık her hareketimiz, bilgisayar sistemlerinde bir iz bırakmaktadır. Şirketlerin veritabanları, şirket ile ilgili tüm işlemleri kayıt altına almaktadır. Geriye dönük bilgi erişimi sağlayan bu sistem, tüm bilgileri kayıt etmesiyle birlikte veri büyüklüğü sorununu da beraberinde getirmiştir.
Veri madenciliği işte bu büyük veri yığınından, şirkete kar sağlayacak, anlamlı veri çıkarma analizlerinde devreye girmektedir. Şirket yöneticileri kritik durumlarda karar alırken bazı önemli bilgilere ihtiyaç duymaktadırlar. Veri madenciliği yöntemleri ile aslında büyük verinin içinde gizli olan bu önemli bilgilerin çıkarılmasıyla karar destek sistemlerine zemin oluşturulmaktadır. Böylece yöneticilerin daha anlamlı karar almasına yardımcı olunabilmektedir.
Bu çalışmada veri tabanı ile veri ambarı kavramları açıklanmıştır. Veri madenciliği ile ilgili olan alt kavramların üzerinde durulduktan sonra, veri madenciliği yöntemleri detaylandırılmıştır.
Uygulama aşamasında ise havacılık sektöründe karşılaşılan fazla ikram problemi, veri madenciliği yöntemlerinden olan kümeleme analizi ile incelenerek analiz edilmiştir. Fazla ikram problemi, uçağa binecek yolcu sayısından daha fazla ikram yüklenmesi durumdur. Kümeleme Analizi Yöntemlerinden K-Ortalamalar (K-Means) Algoritması ile bilgiler analiz edilerek bu sorunun ortaya çıkarılmasına yönelik açıklayıcı ve önleyici öneriler sunulmuştur.


Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Veri Tabanı, Veri Ambarı, Kümeleme Analizi, K-Ortalamalar Algoritması

Abstract:
In the digitalizing world, every move we made has a footprint in the computer systems. Databases of companies record all data which related with company. It provides access to backward information. However, it costs a problem that makes harder to handle with big data.
Data mining provides profit to company when they need to retrieve valuable data from big raw data. Managers or executives of a company need some important information when they about to make decision in critical situations. Data mining methods provide to executives this valuable information for decision support systems. Hence managers make decision easier.
In this study, database, data warehouse concepts was explained. After explanation of data mining subtitle, data mining methods were detailed.
As an application, in aviation sector, over catering problem was researched and analyzed with cluster analysis method. Over catering problem happens when it was load to aircraft treat more than flight list. With using K-Means Algorithm, data was analyzed and it was given suggestions to prevent this problem.


Keywords: Data Mining, Database, Data Warehouse, Cluster Analysis, K-Means Algorithm