Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
201921		A comprehensive review of data mining applications in quality improvement and a case study / Veri madenciliğinin kalite iyileştirmedeki uygulamalarının geniş bir özeti ve örnek bir çalışma Yazar:FATMA GÜNTÜRKÜN Danışman: DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ ; PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İstatistik = Statistics Dizin:Karar ağacı = Decision tree ; Veri madenciliği = Data mining	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2007 121 s.
Günümüzde i?letmelerin ba?arılı olabilmesi için sahip oldukları en önemli unsur bilgidir. Veri tabanlarında saklanan veri kümeleri bu bilgiye ula?ırken kullanılan önemli kaynaklardan biridir. Bu veri kümelerinin çok büyük olması nedeni ile analizlerinde kaçınılmaz olarak veri madenciliği tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Bu tezde öncelikle üretimde kalite iyile?tirme amaçlı veri madenciliği tekniklerini kullanan çalı?maları içeren geni? bir literatür özeti sunulmu?tur. Daha sonra örnek bir çalı?mada sürücü koltuğu kalitesi için mü?teri memnuniyeti verisi analiz edildi. Mü?terinin sürücü koltuğundan memnuniyetini etkileyen en önemli deği?kenlerin belirlenmesi için karar ağaçları yakla?ımı uygulandı. Bu uygulamadan elde edilen sonuçlar diğer bir çalı?mada aynı veri kümesine uygulanmı? logistik regresyon analizinden elde edilen sonuçlarla kar?ıla?tırıldı.Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, kalite iyile?tirme, üretim, logistik regresyon, karar ağaçları
In today`s world, knowledge is the most powerful factor for the success of the organizations. One of the most important resources to reach this knowledge is the huge data stored in their databases. In the analysis of this data, DM techniques are essentially used. In this thesis, firstly, a comprehensive literature review on DM techniques for the quality improvement in manufacturing is presented. Then one of these techniques is applied on a case study. In the case study, the customer quality perception data for driver seat quality is analyzed. Decision tree approach is implemented to identify the most influential variables on the satisfaction of customers regarding the comfort of the driver seat. Results obtained are compared to those of logistic regression analysis implemented in another study.Keywords: Data mining, quality improvement, manufacturing, logistic regression, decision trees