Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği -sağlık sektöründe uygulama-
Knowledge discovery in databases and data mining -an application on health care sector-
Yazar: ABDULKADİR ÖZDEMİR
Danışman: PROF. DR. SİBKAT KAÇTIOĞLU
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bilgi = Information ; Sağlık sektörü = Health sector ; Veri madenciliği = Data mining ; Veri tabanı = Database

Özet:
ÖZET DOKTORA TEZİ VERİTABANLARINDA BİLGİ KEŞFİ VE VERİ MADENCİLİĞİ - SAĞLİK SEKTÖRÜNDE UYGULAMA - Abdulkadir ÖZDEMİR Danışman :Prof. Dr. Sibkat KAÇTIOĞLU 2004. Sayfa: 165 Jüri Üyeleri : Prof. Dr. Sibkat KAÇTIOĞLU Prof. Dr. Haldun AKPINAR Yrd. Doç Dr. Üstün ÖZEN Yrd. Doç. Dr. Kerem KARABULUT Yrd. Doc. Dr. Uğur Yavuz ANAHTAR KELİMELER: Veri. Veritabanı (VT). Veri Ambarı (VA). Veri Deposu (VD), Veritabanlarında Bilgi Keşfi (VTBK), Veri Madenciliği (VM). Karar Destek (KD). Globalleşen dünyadaki teknolojik gelişmeler, verimlilik ve rekabetin önemini artırmıştır. İşletmelerde, verimlilik ve başarı için birçok bilişim uygulaması ile çeşitli veriler toplanmakta ve saklanmaktadır. Ancak toplanan verilerin faydalı bilgiye dönüşmesi gittikçe zorlaşmaktadır. Bu sorunu aşmak için teknolojik araçların yanında yazılıma dayalı teknikler üzerinde de araştırmalar sürdürülmektedir. Bu araştırmalardan birisi olan veritabanlarında bilgi keşfi de böyle bir ihtiyaçtan doğmuştur. Çalışmada öncelikle veritabanları ve veri ambarlan konusunda bilgi verilmiş ve veritabanlarında bilgi keşfi teorik olarak incelenmiştir. Ayrıca farklı alanlardaki uygulamalardan Örnekler verilerek, konunun kapsamının genişliği hakkında fikir verilmeye çalışılmıştır. Daha sonra veritabanlarında bilgi keşfi uygulamalarının en önemli kısmt olan veri madenciliği de teorik bazda incelenmiş ve bir sağlık kuruluşunda yapılan uygulamalar ile teorik bilgiler pratiğe dönüştürülmeye çalışılmıştır. Tezin bir amacı da, uygulama verilerinin alındığı, Atatürk Üniversitesi Süleyman Demirel Tıp Merkezi için veri madenciliği çalışmalarını başlatmak üzere bir örnek ortaya koymaktır. Çalışmanın söz konusu tıp merkezine ait veritabanlarına uygulanması ile hem sağlık hizmeti standartlarının yükseltilmesi, hem de bu alandaki yazılım geliştirme çabaları için önemli sonuçlar elde edilebileceği düşünülmüştür.

Abstract:
ABSTRACT Ph.D. THESIS KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES And DATA MINING AN APPLICATION ON HEALTH CARE SECTOR - Abdulkadir ÖZDEMİR Supervisor :Prof. Dr. Sibkat KAÇTIO?LU 2004, Pages: 165 Jury : Prof. Dr. Sibkat KAÇTIO?LU Prof. Dr. Haldun AKPINAR Assist. Prof. Dr. Üstün ÖZEN Assist. Prof. Dr. Kerem KARABULUT Assist. Prof. Dr. Usur YAVUZ KEYWORDS: Data, Database (DB). Data Warehouse (DW), Data Mart (DM), Knowledge Discovery in Databases (KDD). Data Mining (DM), Decision Support (DS). The technological development on the global World has increased the importance of productivity and competition. A lot of information and various data have been collected for.applications an various companies to get the productivity and success. But collected data have become more difficult to transform into the useful knowledge. There are a lot of researches on technological tools and software techniques to overcome these problems. One of these researches was knowledge discovering in databases which has been exhibit of this need. In this Ph.D. study, first, it has been given information about databases and data warehouses. Then knowledge discovering in databases has been examined on theoretical base. Giving examples on different application areas have been done to give the opinion of the wide areas on this subject. The data mining subject has been tried to examine in theoretical base which is the most important part of the knowledge discovery in databases subject. In addition, it has been tried to convert the theoretical information into practical information by given applications. One of the purposes of this study is also to give an application example to Süleyman Demirel Medical Center of the Atatürk University from which the data have been co lected. We have concluded that by implementing this study to the Medical Center database, can obtain very important results on health care and commercial fields.