Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorTerzi, Erol
dc.contributor.authorDünder, Merve
dc.date.accessioned2023-04-13T05:25:44Z
dc.date.available2023-04-13T05:25:44Z
dc.date.issued2021en_US
dc.date.submitted2021
dc.identifier.citationDünder, M. (2021). Diyabet hastalarına ait verilerin istatistiksel yöntemler ve veri madenciliği teknikleri kullanılarak incelenmesi. (Yüksek lisans tezi). Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun.en_US
dc.identifier.urihttp://libra.omu.edu.tr/tezler/135906.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12712/33935
dc.descriptionTam Metin / Tezen_US
dc.description.abstractGünümüz teknolojisi hızla ilerlemekte ve her geçen gün kullanım alanlarına paralel olarak gücü de artmaktadır. Bundan dolayı bilgisayarların veri tabanlarında tutulan verilerin analiz edilmesi sonucu, bu verilerden elde edilen bilgiler, karar vericiler için önem kazanmaktadır. Bilgisayar sistemleri ile elde edilen veriler tek başına yetersizdir. Bu veriler belli amaçlar doğrultusunda işlendiği zaman anlamlı olmaya başlarlar. Bu yüzden büyük miktardaki verileri işleyebilen teknikleri kullanabilmek veri madenciliği için çok önemlidir. Bu çalışmada veri madenciliğinin günümüzde geldiği noktaya değinildi ve veri madenciliği üzerine yapılan çalışmalar incelenerek günümüz sorunlarından biri olan diyabet hastalığına ait veri seti üzerinde bir uygulaması yapıldı. Araştırmada kullanılan diyabet verisine veri madenciliği yöntemlerinden kümeleme analizi, karar ağaçları, lojistik regresyon ve birliktelik kuralları uygulandı. Sonuç olarak diyabet hastaları üzerinde kullanılan insülin, glyburide ve glipzide ilaçlarının daha etkili olduğu saptandı.en_US
dc.description.abstractToday's technology is advancing rapidly, and its power is increasing day by day. As a result of the analysis of the data held in the databases of the computers, the information obtained from these data is important for the decision makers. Data obtained by computer systems are insufficient. When these data are processed for certain purposes, they begin to be meaningful. Therefore, it is important for data mining to use techniques that can process large amounts of data. In this study, the point that data mining has reached today was touched upon and studies on data mining were examined and an application was made on diabetes data, which is one of today's problems. Data mining methods such as cluster analysis, decision trees, logistic regression and association rules were applied to the diabetes data used in the study. As a result, it was determined that insulin, glyburide and glipzide drugs used on diabetic patients were effective.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherOndokuz Mayıs Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectveri madenciliğien_US
dc.subjectkarar ağacı algoritmalarıen_US
dc.subjectkümeleme analizien_US
dc.subjectdata miningen_US
dc.subjectdecision tree algorithmsen_US
dc.subjectclustering analysisen_US
dc.titleDiyabet hastalarına ait verilerin istatistiksel yöntemler ve veri madenciliği teknikleri kullanılarak incelenmesien_US
dc.title.alternativeAnalysis of data for diabets patients using statistical methods and data mining tecniquesen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentOMÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalıen_US
dc.contributor.authorID0000-0003-1738-4373en_US
dc.contributor.authorID0000-0002-2309-827Xen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster