Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
621472		An application for the evaluation of clustering analysis in data mining / Veri madenciliğinde kümeleme analizinin değerlendirilmesi için bir uygulama Yazar:TANZER AKTAŞ Danışman: PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN Yer Bilgisi: İzmir Ekonomi Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2020 86 s.
Veri madenciliği teknikleri son zamanlarda gelişmiş ve bir çok alanda kullanılmaya başlanmıştır. Gerek yazılım gerek donanım olsun, gelişmekte olan bilişim teknolojisi araçlarının bu konuda önemli bir rolü vardır. Gelişen teknoloji araçlarıyla büyük miktarda veri içerisinden, saklı kalmış, değerli, kullanılabilir bilgileri ortaya çıkarmak ve stratejik kararlara destek sağlamak amacıyla kullanılan veri madenciliği; büyük miktarda verilerle ilgili sorun alanlarına yanıt bulmayı başarmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizinin de son yıllarda kullanımı artmıştır.Artışla birlikte pazarlama, biyoloji, bankacılık, sigortacılık, borsa, perakendecilik, telekomünikasyon, genetik, sağlık, bilim ve mühendislik, kriminoloji, sağlık, endüstri, istihbarat, eğitim vb. birçok dalda uygulamaları görülmektedir. Özellikle K-means algoritması ve Hiyerarşik kümeleme yöntemleri en çok kullanılan kümeleme analizi yöntemlerinden olmuşlardır. Bu çalışmada madde analizi yardımı ile kümeleme analizi yöntemlerinden K-Means Algoritması ve Hiyerarşik Kümeleme Yöntemleri kullanılarak bir eğitim kurumunun verileri ile bir kümeleme analizi uygulaması yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Kümeleme Analizi, K-Ortalamalar Algoritması, Hiyerarşik Kümeleme, Madde Analizi
Data mining techniques have been developed recently and are being used in many fields. Developing information technology tools, both software and hardware, have an important role to play. Data mining used to reveal confidential, valuable, usable information from a large amount of data with developing technology tools and provide strategic decision support; has been able to find answers to problem areas related to large amounts of data. The use of clustering analysis, one of the data mining methods, has increased in recent years. With the increase in marketing, biology, banking, insurance, stock exchange, retailing, telecommunications, genetics, health, science and engineering, criminology, health, industry, intelligence, education and so on. applications are seen in many branches. In this study, with the help of item analysis, a clustering analysis application with the data of an educational institution was made by using K - Means Algorithm and Hierarchical Clustering Methods. Keywords: Data Mining, Cluster Analysis, K-Means Algorithm, Hierarchical Clustering, Item Analysis