Kümeleme analizi kullanılarak benzin istasyonlarının operasyonel değerlendirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorErdoğan, Şenol Zafer
dc.contributor.authorDarakçı, Halil Çağdaş
dc.date.accessioned2024-07-12T22:19:15Z
dc.date.available2024-07-12T22:19:15Z
dc.date.issued2011en_US
dc.date.submitted2011en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractSon 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.en_US
dc.description.abstractIn 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.en_US
dc.identifier.citationDarakçı, 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.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/10622
dc.institutionauthorDarakçı, Halil Çağdaşen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKT0649en_US
dc.subjectVeri madenciliğien_US
dc.subjectKümeleme analizien_US
dc.subjectK-ortalamalar algoritmasıen_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectClustering analysisen_US
dc.subjectK-means algorithmen_US
dc.titleKümeleme analizi kullanılarak benzin istasyonlarının operasyonel değerlendirilmesien_US
dc.title.alternativeOperational evaluations of gas stations using cluster analysisen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Halil_Çağdaş_Darakçı_Kümeleme_Analizi_Kullanılarak.pdf
Boyut:
1.52 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu