Abstract
Yaşamış olduğumuz bilişim çağında teknolojinin hızlı artışı ve bilginin bu kadar güçlü bir şekilde artması nedeni ile bilgisayarlarda daha büyük miktarda verinin saklanabilmesine imkân sağlamaktadır. Bu yüzden, büyük miktardaki verileri kayıt altına alabilmek için kolayca saklanabilmesini ve erişimini sağlayabilmek büyük bir önem kazanmaktadır. Veri madenciliği sayesinde biriken yığınlardan kurumlara faydalı ve anlamlı bilgilerin elde edilebilmesi sağlanmaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği teknikleri ile iş geliştirme analizi yapılmıştır. Analiz için TMMOB’ne kayıtlı 28314 adet üye kaydında 17 farklı özniteliği içeren veriler kullanılmıştır. Bir sınıflama problemi olan bu analizde üyelerin meslek birliği aidiyetini yükseltecek üye kazanımı durumları tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca üyelerin oda ile etkileşimine sebep olan etkenler analiz edilmiştir. Segmentasyon sonucu ortaya çıkan sınıfların ortak özellikleri tespit edilmiştir. Müşteri kazanımı analizinde en etkili öz niteliklerin üye yaşı, lisans branşı, bağlı bulunduğu temsilcilik şubesi olduğu gözlemlenmiştir.
References
- Dr. Yalçın ÖZKAN, ‘’Veri Madenciliği Yöntemleri’’, Bilgisayar Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği, Papatya Bilim Yayıncılık
- Umman Tuğba Şimşek Gürsoy, ‘’ Uygulamalı Veri Madenciliği Sektörel Analizler ‘’, PEGEM AKADEMİ
- Dr. Şadi Evren ŞEKER, ‘’ İş Zekâsı ve Veri Madenciliği’’, CİNİUS YAYINLARI
- Dr. Şadi Evren ŞEKER, Demet ERDOĞAN ‘’ KNIME İLE UÇTAN UCA VERİ BİLİMİ ‘’, e-Kitap
- Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2004 / 2: 186
- Agrawal, R.., H. Mannila, R. Srikant, H.Toivonen, ve A. I. Verkamo (1995); Fast Discovery of Association Rules, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI/MIT Press, Chapter 12, s. 307-328
- Dr. İlker ARSLAN, “R İLE İSTATİSTİKSEL PROGRMLAMA”, PUSULA
- Haldun AKPINAR, Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği”, İ.Ü.İşletme Fakültesi Dergisi, Sayı:1, Nisan 2000, İstanbul, s. 1-22
- Adrians, Pieter ve Zantinge, Dolf , Data Mining, İngiltere, Addison- Wesley, 1997, s.5
Abstract
References
- Dr. Yalçın ÖZKAN, ‘’Veri Madenciliği Yöntemleri’’, Bilgisayar Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği, Papatya Bilim Yayıncılık
- Umman Tuğba Şimşek Gürsoy, ‘’ Uygulamalı Veri Madenciliği Sektörel Analizler ‘’, PEGEM AKADEMİ
- Dr. Şadi Evren ŞEKER, ‘’ İş Zekâsı ve Veri Madenciliği’’, CİNİUS YAYINLARI
- Dr. Şadi Evren ŞEKER, Demet ERDOĞAN ‘’ KNIME İLE UÇTAN UCA VERİ BİLİMİ ‘’, e-Kitap
- Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2004 / 2: 186
- Agrawal, R.., H. Mannila, R. Srikant, H.Toivonen, ve A. I. Verkamo (1995); Fast Discovery of Association Rules, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI/MIT Press, Chapter 12, s. 307-328
- Dr. İlker ARSLAN, “R İLE İSTATİSTİKSEL PROGRMLAMA”, PUSULA
- Haldun AKPINAR, Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği”, İ.Ü.İşletme Fakültesi Dergisi, Sayı:1, Nisan 2000, İstanbul, s. 1-22
- Adrians, Pieter ve Zantinge, Dolf , Data Mining, İngiltere, Addison- Wesley, 1997, s.5
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | March 30, 2021 |
| Published in Issue | Year 2021 Volume: 4 Issue: 1 |
T. C. Haliç University Journal of Science