Veri madenciliği tekniğinin havacılık meteorolojisinde kullanımı
A study of data mining on aeronautical meteorology
Yazar: EDA ÇINAROĞLU
Danışman: PROF. DR. OSMAN UNUTULMAZ
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Meteoroloji = Meteorology ; Sivil Havacılık = Civil Aviation ; İşletme = Business Administration
Dizin: Havacılık = Aviation ; Havacılık meteorolojisi = Aeronautic meteorology ; Meteoroloji = Meteorology ; Tahmin = Estimation ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Veri madenciliği, verideki ilişkilerin keşfedilmesi süreci olup; yığın verinin var olduğu birçok alanda başarılı uygulamaları olan bir tekniktir. Havacılık meteorolojisi de bu alanlardan birisidir. Havacılık meteorolojisi türbulans, yağmur, buzlanma, sis, vb. uçuş faaliyetlerini etkileyen meteorolojik olay ve parametrelerin gözlem ve tahminlerini kapsamına alan, meteorolojinin havacılıkla ilgilenen dalıdır. Meteorolojik olayların anlaşılması, birbirleri ile etkileşim içerisinde olan pek çok parametrenin incelenmesi ile mümkündür. İleri dönük tahminleme açısından geçmişe ait yığın verinin gözden geçirilmesi gerekmektedir. Bu verilerin analizi esnasında uzman görüşüne de ihtiyaç duyulmaktadır. İşte bu noktada, büyük hacimli karma yapıdaki verilerin analizinde, veri madenciliği önemli bir yardımcı yöntem olma niteliği taşımaktadır. Bu çalışmada, veri madenciliği tekniklerini kullanarak, havacılık için önem arz eden meteorolojik parametrelerin birbirleri ile ilişkilerinin ortaya konulması ve kural çıkarımı amaçlanmıştır. İlişkisel analizlerden faydalanılarak tahminleme yapılmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak Kayseri Erkilet Havalimanı için sis, yağış ve oraj hadiselerini içeren lokal tahmine yönelik anlamlı kurallar elde edilmiş ve bu kurallar doğrulukları ve güvenilirlikleri bakımından test edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: 
Veri Madenciliği, Havacılık Meteorolojisi, Sınıflandırma, Kural çıkarımı.

Abstract:
Data mining is a process used for the discovery of data correlation; the technique includes successful applications in the mass data field. Aeronautic meteorology is one of them. It includes the observation and forecast of meteorological events and parameters such as turbulence, rain, frost, fog, thunderstorm, etc. that affect flight operations. Aeronautic meteorology studies in the field of aviation. Understanding meteorological events is not possible without the observation of many parameters which are related to each other. Previous mass data should be overviewed for the future forecast. Expert opinions are also necessary in the process of analysis. At this point, data mining makes a great contribution to the analysis of mass data. This study aims at revealing the correlation between meteorological parameters that affect aviation and finding rules by classification. Forecasts were improved with relational analysis. As a result, reliable rules were identified that include estimation of fog, rain, snow, hail and thunderstorm events for Kayseri Erkilet Airport and these rules were analyzed in terms of their accuracy and reliability. 

Keywords: 
Data mining, aeronautical meteorology, classification, finding rules.