Kümeleme analizi kullanılarak benzin istasyonlarının operasyonel değerlendirilmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2011
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Son yıllarda bilgi teknolojilerinin hızla büyümesi ile birlikte saklanan veri miktarları sürekli bir artış göstermektedir. Bir anlam ifade etmeyen çok fazla sayıda veri yığınları oluşmaya başlamıştır. Şirketler rekabet koşullarını arttırabilmek için büyük boyutlardaki veriler arasından faydalı bilgiler çıkarabilme yoluna yönelmişlerdir. Veri madenciliği ile büyük veri kümelerinden yararlı bilgiler çıkarılabilir hale gelmiştir. Veri madenciliği sayesinde müşterilerin ilgi alanları, ürün pazarlama stratejileri oluşturma, performans ve verimlilik analizi yapabilme gibi hususlarda kurumlara yardımcı olunur. Bu çalışmada veri madenciliği kavramının nasıl oluştuğu, bir veri madenciliği uygulamasında hangi süreçler olduğu, veri madenciliğinde kullanılan metodlar ve teknikler, k-ortalamalar kümeleme yöntemi ve bir akarkayıt firmasına ait satış verilerinden benzin istasyonlarının operasyonel değerlendirmesi anlatılmaktadır. Bu tez 2011 yılında yapılmıştır ve 85 sayfadan oluşmaktadır.
In recent years, along with the rapid growth of information technology shows a steady increase in the amount of data is stored. Large amount of data that does not make sense to the masses began to form. Companies, in order to increase the competitive conditions in order to obtain useful information from huge data started efforts. Useful information can be obtained by data mining from large data sets have become. Data mining is help assistance to corporations about subject which are interest of customers, marketing product strategies, to make the performance and efficiency analysis. In this study of how the concept of data mining, which is a data mining application that processes occur, methods and techniques used in data mining, k-means clustering method and the operational assessment of petrol stations from a fuel oil company's sales data. This thesis has been completed in 2011 and consists of 85 pages.
In recent years, along with the rapid growth of information technology shows a steady increase in the amount of data is stored. Large amount of data that does not make sense to the masses began to form. Companies, in order to increase the competitive conditions in order to obtain useful information from huge data started efforts. Useful information can be obtained by data mining from large data sets have become. Data mining is help assistance to corporations about subject which are interest of customers, marketing product strategies, to make the performance and efficiency analysis. In this study of how the concept of data mining, which is a data mining application that processes occur, methods and techniques used in data mining, k-means clustering method and the operational assessment of petrol stations from a fuel oil company's sales data. This thesis has been completed in 2011 and consists of 85 pages.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Veri madenciliği, Kümeleme analizi, K-ortalamalar algoritması, Data mining, Clustering analysis, K-means algorithm
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Darakçı, H. Ç. (2011). Kümeleme analizi kullanılarak benzin istasyonlarının operasyonel değerlendirilmesi / Operational evaluations of gas stations using cluster analysis (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
