Birliktelik Kuralları Analizi. Yard. Doç. Dr. Derya BİRANT Prof. Dr. Alp KUT

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Birliktelik Kuralları Analizi. Yard. Doç. Dr. Derya BİRANT Prof. Dr. Alp KUT"

Transkript

1 İş Zekası Çözümleri için i Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Yard. Doç. Dr. Derya BİRANT Prof. Dr. Alp KUT

2 İçerik 1 Veri Madenciliği 2 Birliktelik Kuralları Analizi 3 Uygulama 4 Algoritma 5 Sonuçlar

3 Veri Madenciliği Veri madenciliği; önceden bilinmeyen / gizli doğru potansiyel olarak yararlı bilgilerin, ilişkilerin ve eğilimlerin büyük veri yığınlarından keşfedilmesidir. Veri Veri Madenciliği Bilgi

4 Birliktelik Kuralları Analizi Veri madenciliği yöntemlerinden birisidir. Veriler arasındaki ilginç birlikteliklerin, ilişkilerin ve bağıntıların kurallar halinde bulunması işlemidir. Örneğin: eş zamanlı gerçekleşen durumlar araştırılır.

5 Birliktelik Kuralları Analizi Çocuk Bezi Alışveriş Hareketleri 1. Müşteri 2.Müşteri 3.Müşteri 4.Müşteri Ekmek Çocuk Bezi Bira Yumurta Süt Çocuk Bezi Bira Çay Şeker Pirinç Elma Peynir Çocuk Bezi Bira Bira

6 Birliktelik Kural Çeşitleri Tek Boyutlu Birliktelik Kuralları Tek bir karşılaştırma ş ş elemanı yada özellik içerir. SatınAlma("A ürünü") SatınAlma("B ürünü") (%60) Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Birden fazla karşılaştırma elemanı yada özellik içerir. Şube( Bilkent") Λ Gün("Salı") SatınAlma("A ürünü") (%15)

7 Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Keçiören Bilkent Cihan Pazartesi A, D B, M Salı A, B, K, M B, E, F, M GÜNL LER Çarşamba Perşembe Cuma B, E, K B, K, R S, Y E, M, Z E, K, M S, Y Cumartesi D, K, Z B, E, Z Pazar A, D, E, K, S A, B, E,I,K,N K, M STYZ S,T,Y,Z M 1 M 2 M 3 MÜŞTERİLER M k

8 Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Boyutlar Arası Birliktelik Kuralları Özelliklerin tekrar etmediği ğ kurallar Şube( Bilkent") Λ Gün("Salı") SatınAlma("A ürünü") Hibrit Birliktelik Kuralları Özelliklerin tekrar edildiği kurallar Şube( Bilkent") Λ Gün("Salı") Λ SatınAlma("A ürünü") SatınAlma("B ürünü")

9 Uygulama Pazar Sepet Analizi: i Marketlerde hangi ürünlerin ü birlikte satıldığının ğ belirlenmesi Çok Boyutlu Pazar Sepet Analizi Şube Gün Hangi şubede Hangi gün Hangi ürünlerin birlikte satıldığı Üü Ürünler

10 Veri Seti Şube sayısı: 9 Müşteri sayısı: 6300 Süre: 6 ay Kayıt sayısı: Örnek Alışveriş hareketleri: Şube Gün Ürünler 01-Cihan Pazartesi A, B, C 02-Bilkent Pazartesi A, D 02-Bilkent Sl Salı B, E, K 02-Bilkent Salı C, K, Y, Z 09-Keçiören Pazar A, C, E

11 NETSİS Analyzer Data Mole: NETSİS İ Veri Madenciliği Ürünü TUBITAK projesi kapsamında geliştirilmiştir. Üniversite - Sanayi İşbirliği nin güzel ve başarılı bir örneğidir.

12 NETSİS Analyzer Skorlama Birliktelik Kuralları Analizi Sıralı Örüntü Analizi Aykırı Durum Analizi Kümeleme Sınıflandırma

13 FP-Growth Algoritması J. Han ve arkadaşları tarafından 2000 yılında geliştirilmiştir. Verisetini sadece iki kez taramaktadır. Kayıtlar destek değerlerine göre sıralanarak ve sıkıştırılarak ağaç veri yapısına yerleştirilir. Karşılaştırmalarda l daha performanslı çalıştığı ğ görülmüştür. ü FIMI'03: Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations. 2003, Florida, USA

14 FP-Growth Algoritması Başlık tablosu Ağaç veri yapısı

15 FP-Growth Algoritması

16 Veri Ambarı Kar tanesi şeması

17 Bilgi Keşfi Süreci Bilgi Sunumu Veri Madenciliği Değerlendirme ğ Görselleştirme Planlama / Tasarım Amaç Yöntem Kaynaklar Maliyet Veri Hazırlama Veri Birleştirme Veri İndirgeme Veri Temizleme Veri Önişleme Veri Dönüştürme Birliktelik Analizi Kümeleme Sınıflandırma Aykırı Durum Analizi

18

19 Uygulama Sonuçları Analiz sonuçlarının sağlayacağı başlıca yararlar Çapraz Satış: X Y X ürününü alan müşteri potansiyel bir Y müşterisidir. Şube bazında bir sonraki ayın satış tahminleri çıkarılabilir. Şube ve gün bazında promosyon uygulaması yapılabilir. 4. Yeni bir ürün için potansiyel satış bölgesi belirlenebilir. 5. Analiz sonuçlarına göre stok eritmeye gidilebilir Ürün katalogları daha çekici hale getirilebilir. Şube ve gün bazında reyon ve raf dizilişleri düzenlenebilir.

20 Sonuçlar Veri Madenciliği Çalışması Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Üniversite Sanayi İşbirliği Projesi Extras Uygulamanın Sağladığı Avantajlar Gelecek Çalışmalar: l Müşteri ve Ürün Özellikleri

21 Teşekkürler

İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi

İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant 1, Alp Kut 1, Medi Ventura 2, Hakan Altınok 2, Benal Altınok 2, Elvan Altınok 2, Murat Ihlamur 2 1 Dokuz Eylül Üniversitesi,

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 5072

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 5072 Dersi Veren Birim: Fen Bilimleri Enstitüsü Dersin Türkçe Adı: Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi Dersin Orjinal Adı: Data Mining and Knowledge Discovery Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)

Detaylı

İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi

İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 10-12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi İş Zekası Çözümleri için Çok Boyutlu Birliktelik Kuralları Analizi Derya Birant 1, Alp Kut 1, Medi

Detaylı

EK:1 İÇ DENETÇİ EĞİTİM PROGRAMI 23 NİSAN-17 MAYIS 2014, İZMİR 1.GRUP 24 NİSAN 2014 PERŞEMBE. 09.00-10.30 Kurumsal Risk Yönetimi

EK:1 İÇ DENETÇİ EĞİTİM PROGRAMI 23 NİSAN-17 MAYIS 2014, İZMİR 1.GRUP 24 NİSAN 2014 PERŞEMBE. 09.00-10.30 Kurumsal Risk Yönetimi 1.GRUP 24 NİSAN 2014 PERŞEMBE 25 NİSAN 2014 CUMA 12.15-14.15 Öğle Arası 14.15-15.15 Kamu İç Denetim Yazılımı (İçDen) 15.15-15.30 Çay/Kahve Arası 15.30-16.00 Kamu İç Denetim Yazılımı (İçDen) 26 NİSAN 2014

Detaylı

PARALEL VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI. BAŞARIM 09, 15-18 Nisan 2009, ODTÜ, Ankara

PARALEL VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI. BAŞARIM 09, 15-18 Nisan 2009, ODTÜ, Ankara PARALEL VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI BAŞARIM 09, 15-18 Nisan 2009, ODTÜ, Ankara Veri Madenciliğine Genel Bir Bakış Veri Madenciliğinin Görevleri Sınıflama Seri Sınıflama Algoritmaları Paralel Sınıflama

Detaylı

1 -> :25

1 -> :25 1 -> 12 28.02.2013 14:25 1 Salı 04:58 06:40 11:47 14:17 16:33 18:04 2 Çarşamba 04:58 06:41 11:47 14:18 16:34 18:05 3 Perşembe 04:58 06:41 11:47 14:19 16:35 18:05 4 Cuma 04:58 06:41 11:48 14:20 16:36 18:06

Detaylı

VERI TABANLARıNDA BILGI KEŞFI

VERI TABANLARıNDA BILGI KEŞFI 1 VERİ MADENCİLİĞİ VERI TABANLARıNDA BILGI KEŞFI Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi, veriden faydalı bilginin keşfedilmesi sürecinin tamamına atıfta bulunmakta ve veri madenciliği bu sürecin bir adımına karşılık

Detaylı

İlişkilendirme kurallarının kullanım alanları

İlişkilendirme kurallarının kullanım alanları Bölüm 4. Birliktelik Kuralları http://ceng.gazi.edu.tr/~ozdemir İlişkilendirme/Birliktelik Kuralları - Association Rules Birliktelik kuralları olarak da bilinir İlişkilendirme kuralı madenciliği Veri kümesi

Detaylı

MOBİLYA PERAKENDE SATIŞ SEKTÖRÜNDE VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMASI

MOBİLYA PERAKENDE SATIŞ SEKTÖRÜNDE VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMASI Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 22, Mart2016, s. 385-394 Yüksel YURTAY 1 Oğuz YAVUZYILMAZ 2 Nihal Zuhal BACINOĞLU 3 MOBİLYA PERAKENDE SATIŞ SEKTÖRÜNDE VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMASI Özet

Detaylı

127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ

127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ 127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ Veri Madenciliği : Bir sistemin veri madenciliği sistemi olabilmesi

Detaylı

Pazartesi 9 10 11 12 13 14 15

Pazartesi 9 10 11 12 13 14 15 Pazartesi -I -I -I -I -II -II -II ETKİNLİK ETKİNLİK Salı -II -II -II -II İKNA EDİCİ İLETİŞİM İKNA EDİCİ İLETİŞİM Şeref Şeref Şeref Şeref Şeref Çarşamba BİLGİ N BİLGİ N BİLGİ N BÜRO BÜRO BÜRO Perşembe GİRİŞİMCİLİK

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİNE BAKIŞ

VERİ MADENCİLİĞİNE BAKIŞ VERİ MADENCİLİĞİNE BAKIŞ İçerik Veri Madenciliği Neden Veri Madenciliği? Veri ve Veri Madenciliğinin Önemi Günümüzde Kullanılan Veri Madenciliğinin Çeşitli İsimleri Veri Madenciliği Nedir? Neden Veri Madenciliği?

Detaylı

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Giriş. Problem Tanımı. Veri Madenciliği: Tarihçe. Veri Madenciliği Nedir? Bilgi Keşfi

Konular. VERİ MADENCİLİĞİ Giriş. Problem Tanımı. Veri Madenciliği: Tarihçe. Veri Madenciliği Nedir? Bilgi Keşfi VERİ MADENCİLİĞİ Giriş Yrd. Doç. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü 1 2 Problem Tanımı Veri Madenciliği: Tarihçe teknolojinin gelişimiyle bilgisayar ortamında ve veritabanlarında tutulan veri miktarının da artması

Detaylı

18:00-18:50 19:00-19:50 ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ-II. Okt. Ali Osman GÜNDÜZ NESNE TABANLI PROGRAMLAMA-II NESNE TABANLI PROGRAMLAMA-II AYAN

18:00-18:50 19:00-19:50 ATATÜRK İLKELERİ VE İNKILAP TARİHİ-II. Okt. Ali Osman GÜNDÜZ NESNE TABANLI PROGRAMLAMA-II NESNE TABANLI PROGRAMLAMA-II AYAN Pazartesi 1:00-1:50 1:55-20:45 BİLGİSAYAR DONANIMI BİLGİSAYAR DONANIMI BİLGİ 1 - İ.Ö. BİLGİ 2 - İ.Ö. Program Tarihi.02.20 T o p l u Ça rş a f L i s te : Sın ıfl a r Salı 1:00-1:50 1:55-20:45 BİLGİ 1 -

Detaylı

ALAN EXPERIENCE BİREYSEL EĞİTİM TAKVİMİ

ALAN EXPERIENCE BİREYSEL EĞİTİM TAKVİMİ ALAN EXPERIENCE BİREYSEL EĞİTİM TAKVİMİ 16 Şubat Pazartesi 17 Şubat Salı 18 Şubat Çarşamba 19 Şubat Perşembe 20 Şubat Cuma 21 Şubat Cumartesi 22 Şubat Pazar 19.00 Hayatın Ritmi Sembollerle İletişim Müzikmentor

Detaylı

BAŞAK ÇOBAN MERVE SARITAŞ AZİME AKÇAÖZ BÜŞRA AYDEMİR

BAŞAK ÇOBAN MERVE SARITAŞ AZİME AKÇAÖZ BÜŞRA AYDEMİR VERİ MADENCİLİĞİ İSİMLER BAŞAK ÇOBAN MERVE SARITAŞ AZİME AKÇAÖZ BÜŞRA AYDEMİR MOLEKÜLER BİYOLOJİ ve GENETİK GEBZE TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ARALIK 2015 İçindekiler ÖZET... iii 1.GİRİŞ... 1 1.1 Veri Ambarı, Veri

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Sınıflandırma yöntemleri Karar ağaçları ile sınıflandırma Entropi Kavramı ID3 Algoritması C4.5

Detaylı

Öğr.Gör.İnan ÜNAL Tunceli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Öğr.Gör.İnan ÜNAL Tunceli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğr.Gör.İnan ÜNAL Tunceli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Büyük miktardaki veriler içerisinden önemli olanlarını bulup çıkarmaya veri Madenciliği denir. Veri madenciliği bir sorgulama işlemi

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Birliktelik Kuralları Birliktelik Kurallarının Temelleri Support ve Confidence Apriori Algoritması

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Birliktelik Kuralları) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Birliktelik Kurallarının Tanımı Destek ve Güven Ölçütleri Apriori Algoritması Birliktelik Kuralları (Association

Detaylı

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, Mining of Massive Datasets, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David

Detaylı

Mesnevî Dersleri (Türkçe - İngilizce)

Mesnevî Dersleri (Türkçe - İngilizce) Mesnevî Dersleri (Türkçe - İngilizce) 07 Aralık 2014 Pazar İngilizce: Prof. Dr. Bilal KUŞPINAR 08 Aralık 2014 Pazartesi İngilizce: Yrd. Doç. Dr. Tarık Mesud QUADIR 09 Aralık 2014 Salı İngilizce: Prof.

Detaylı

PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM Bilgisayar Sis. San. ve Tic. A.Ş. Veri Madenciliği Yöntemleri Dr. Yalçın ÖZKAN -II-

PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM Bilgisayar Sis. San. ve Tic. A.Ş. Veri Madenciliği Yöntemleri Dr. Yalçın ÖZKAN -II- Dr. Yalçın ÖZKAN Dr. Yalçın ÖZKAN PAPATYA YAYINCILIK EĞİTİM Bilgisayar Sis. San. ve Tic. A.Ş. Ankara Caddesi, Prof. Fahreddin Kerim Gökay Vakfı İşhanı Girişi, No: 11/3, Cağaloğlu (Fatih)/İstanbul Tel

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. İlişkilendirme Kuralları Bulma. İlişkilendirme Kuralları. Yaygın Öğeler. İlişkilendirme Kuralları Madenciliği

VERİ MADENCİLİĞİ. İlişkilendirme Kuralları Bulma. İlişkilendirme Kuralları. Yaygın Öğeler. İlişkilendirme Kuralları Madenciliği İlişkilendirme Kuralları Madenciliği VERİ MADENCİLİĞİ İlişkilendirme Kuralları Yrd. Doç. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü İlişkilendirme kuralı madenciliği Veri kümesi içindeki yaygın örüntülerin, nesneleri oluşturan

Detaylı

Veri Ambarları ve Veri Madenciliği (ISE 350) Ders Detayları

Veri Ambarları ve Veri Madenciliği (ISE 350) Ders Detayları Veri Ambarları ve Veri Madenciliği (ISE 350) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Uygulama Saati Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Veri Ambarları ve Veri Madenciliği ISE 350 Bahar 3 0 0 3 6 Ön

Detaylı

1.SINAVLAR SINIF DÜZEYİ DERS ADI TARİH 2.SINAVLAR 3.SINAVLAR

1.SINAVLAR SINIF DÜZEYİ DERS ADI TARİH 2.SINAVLAR 3.SINAVLAR SINIF DÜZEYİ DERS ADI TARİH 4.Sınıf TÜRKÇE 1 Mart Salı 4.Sınıf 3 Mart Perşembe 4.Sınıf SOSYAL BİLGİLER 7 Mart Pazartesi 4.Sınıf TRAFİK GÜVENLİĞİ 9 Mart Çarşamba 4.Sınıf MATEMATİK 11 Mart Cuma 4.Sınıf FEN

Detaylı

UÇAK BAKIM TEKNİK ELEMANI (7. Grup) 25 KURSİYER - KURSUN TOPLAM SAATİ 400 SAAT 50 FİİLİ GÜN KURS BAŞLAMA VE BİTİŞ TARİHİ 06.07.2015-16.09.

UÇAK BAKIM TEKNİK ELEMANI (7. Grup) 25 KURSİYER - KURSUN TOPLAM SAATİ 400 SAAT 50 FİİLİ GÜN KURS BAŞLAMA VE BİTİŞ TARİHİ 06.07.2015-16.09. UÇAK BAKIM TEKNİK ELEMANI (7. Grup) 25 KURSİYER - KURSUN TOPLAM SAATİ 400 SAAT 50 FİİLİ GÜN KURS BAŞLAMA VE BİTİŞ TARİHİ 06.07.2015-16.09.2015 Tarih Grup Ders Saat Aralığı Ders Adı 6 Temmuz 2015 Pazartesi

Detaylı

Viyana (Wien) İçin 2015 Ocak Ayı Namaz Vakitleri Ülke : Avusturya Eyalet : Wien Şehir : Viyana (Wien) Tarih İmsâk Güneş İşrak Öğle İkindi Akşam Yatsı

Viyana (Wien) İçin 2015 Ocak Ayı Namaz Vakitleri Ülke : Avusturya Eyalet : Wien Şehir : Viyana (Wien) Tarih İmsâk Güneş İşrak Öğle İkindi Akşam Yatsı Viyana (Wien) İçin 2015 Ocak Ayı Namaz Vakitleri 1 Ocak Perşembe 5:34 7:39 8:41 12:10 14:05 16:18 18:10 2 Ocak Cuma 5:34 7:39 8:41 12:10 14:06 16:19 18:11 3 Ocak Cumartesi 5:34 7:39 8:41 12:10 14:07 16:20

Detaylı

İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın

İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın İş Analitiği'ne Netezza ile Yüksek Performans Katın Umut ŞATIR İleri Analitik Çözüm Mimarı 2012 IBM Corporation Netezza and IBM Business Analytics Baştan sona bir İş Analitiği çözümü Performans Kolaylık

Detaylı

ÖZEL AKASYA İLKÖĞRETİM OKULU 2011/2012 ÖĞRETİM YILI SINAV ÇİZELGESİ 2A SINIFI

ÖZEL AKASYA İLKÖĞRETİM OKULU 2011/2012 ÖĞRETİM YILI SINAV ÇİZELGESİ 2A SINIFI 2A SINIFI EKİM AYI KASIM AYI ARALIK AYI 24 Ekim 2011 Pazartesi 21 Kasım 2011 Pazartesi 05 Aralık 2011 Pazartesi 19 Aralık 2011 Pazartesi 02 Ocak 2012 Pazartesi 25 Ekim 2011 Salı OKULİSTİK 1 22 Kasım 2011

Detaylı

GENCAY KARAMAN. gencay@gencaykaraman.com gencaykaraman@gmail.com. DBA & Data Mining/Business Intelligence Specialist

GENCAY KARAMAN. gencay@gencaykaraman.com gencaykaraman@gmail.com. DBA & Data Mining/Business Intelligence Specialist Veri Madenciliği ile Çapraz Satış ve Risk Yönetimi Churn analyse, Cross selling, Fraud Detection, Risk Management, Customer Segmentation, Targeted ads, Sales Forecast GENCAY KARAMAN gencay@gencaykaraman.com

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sıralı Örüntülerin Temelleri GSP Tabanlı Sıralı Örüntü Madenciliği Algoritma Sıralı Örüntülerden

Detaylı

Öğrencilerin Staj Verileri Üzerine Uygulanan Apriori Algoritması ile Birliktelik Kurallarının Çıkarılması ve Staj Eğiliminin Belirlenmesi

Öğrencilerin Staj Verileri Üzerine Uygulanan Apriori Algoritması ile Birliktelik Kurallarının Çıkarılması ve Staj Eğiliminin Belirlenmesi 1086 Öğrencilerin Staj Verileri Üzerine Uygulanan Apriori Algoritması ile Birliktelik Kurallarının Çıkarılması ve Staj Eğiliminin Belirlenmesi *1 Mehmet Taş, 2 M. Fatih Adak, 2 Nilüfer Yurtay *1 Endüstri

Detaylı

Dr. Hidayet Takçı. Veri Madenciliği Dersi G Y T E Dr. Hidayet Takçı 10/05/2008 1

Dr. Hidayet Takçı. Veri Madenciliği Dersi G Y T E Dr. Hidayet Takçı 10/05/2008 1 Birinci Saat Veri Madenciliği: Giriş Dr. Hidayet Takçı Veri Madenciliği Dersi G Y T E Dr. Hidayet Takçı 10/05/2008 1 Neden Veri Madenciliği? Ticari Bakış Açısı Çok miktarda veri toplanmış ve ambarlanmıştır.

Detaylı

T.C. NEVŞEHİR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ

T.C. NEVŞEHİR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ T.C. NEVŞEHİR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK MİMARLIK FAKÜLTESİ STAJ DEFTERİ Adı Soyadı Fakülte No Bölümü Staj Yeri Başlama ve Bitiş Tarihi Çalışmadığı Gün Sayısı Geçerli Toplam İş Günü Staj Kabul Onayı Öğrenci

Detaylı

2. Oracle Data Miner İle Örnek Bir Veri Madenciliği Çalışması

2. Oracle Data Miner İle Örnek Bir Veri Madenciliği Çalışması 2. Oracle Data Miner İle Örnek Bir Veri Madenciliği Çalışması Bu örnek uygulamada bir önceki yazımda Oracle SQL Developer a yüklediğim Data Miner Repository ile gelen hazır bir sigorta şirketi veri setini

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 6003

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 6003 Dersi Veren Birim: Fen Bilimleri Enstitüsü Dersin Türkçe Adı: Makina Öğrenmesi ve Akıl Yürütme Dersin Orjinal Adı: Machine Learning and Reasoning Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)

Detaylı

inde Sepet Analizi Uygulamaları Market Basket Analysis for Data Mining

inde Sepet Analizi Uygulamaları Market Basket Analysis for Data Mining Veri Madenciliğ inde Sepet Analizi Uygulamaları Market Basket Analysis for Data Mining Mehmet Aydın Ula ş, Ethem Alpaydın (Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği) Nasuhi Sönmez, Ataman Kalkan (GİMA

Detaylı

4.46. VERĠDEN BĠLGĠYE ULAġMADA VERĠ MADENCĠLĠĞĠNĠN ÖNEMĠ

4.46. VERĠDEN BĠLGĠYE ULAġMADA VERĠ MADENCĠLĠĞĠNĠN ÖNEMĠ 4.46. VERĠDEN BĠLGĠYE ULAġMADA VERĠ MADENCĠLĠĞĠNĠN ÖNEMĠ 1 Ömer Osman DURSUN 2 Asaf VAROL 3 Esra MUTLUAY 1,2,3 Fırat Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, Elazığ 1

Detaylı

Sıralı Örüntü Madenciliği ile e-bankacılıkta Kullanıcı Davranışlarının Modellenmesi

Sıralı Örüntü Madenciliği ile e-bankacılıkta Kullanıcı Davranışlarının Modellenmesi Akademik Bilişim 4 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 5-7 Şubat 204 Mersin Üniversitesi Sıralı Örüntü Madenciliği ile e-bankacılıkta Kullanıcı Davranışlarının Modellenmesi Eren Berk Aytaç,

Detaylı

PROF. DR. ŞAKİR ESNAF IN BİTİRME PROJESİ KONULARI

PROF. DR. ŞAKİR ESNAF IN BİTİRME PROJESİ KONULARI PROF. DR. ŞAKİR ESNAF IN TEORİK ÇALIŞMA BAŞLIKLARI Ø Coğrafi Çoklu Tesis Yeri Seçimi (Weber) Probleminin Çözümü için Sezgisel ve Metasezgisel Algoritmalar Ø Çoklu Tesis Yeri Seçimi (Pmedyan) Probleminin

Detaylı

Veri Madenciliği Süreci

Veri Madenciliği Süreci Veri Madenciliği Eda Coşlu Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü, BURDUR edacoslu@hotmail.com Büyük miktardaki veriler içerisinden önemli olanlarını bulup çıkarmaya Veri Madenciliği

Detaylı

ADANA İMSAKİ 2015 Hicri Tarih Miladi Tarih İmsak Güneş Öğle İkindi Akşam Yatsı 1 RAMAZAN 1436 18 Haziran 2015 Perşembe 03:24 05:12 12:47 16:36 20:09

ADANA İMSAKİ 2015 Hicri Tarih Miladi Tarih İmsak Güneş Öğle İkindi Akşam Yatsı 1 RAMAZAN 1436 18 Haziran 2015 Perşembe 03:24 05:12 12:47 16:36 20:09 ADANA İMSAKİ 2015 1 RAMAZAN 1436 18 Haziran 2015 Perşembe 03:24 05:12 12:47 16:36 20:09 21:47 2 RAMAZAN 1436 19 Haziran 2015 Cuma 03:25 05:12 12:47 16:36 20:10 21:48 3 RAMAZAN 1436 20 Haziran 2015 Cumartesi

Detaylı

Veri Tabanı, Veri Ambarı, Veri Madenciliği. Veri Madenciliği Uygulama Alanları

Veri Tabanı, Veri Ambarı, Veri Madenciliği. Veri Madenciliği Uygulama Alanları 1 Veri Tabanı, Veri Ambarı, Veri Madenciliği Bilgi Keşfi Aşamaları Apriori Algoritması Veri Madenciliği Yöntemleri Problemler Veri Madenciliği Uygulama Alanları 2 Bir bilgisayarda sistematik şekilde saklanmış,

Detaylı

1) Yılın ilk ayı hangisidir? Takvimde Milli Bayramlarımızı işaretleyiniz. 1) 23 Nisan Ulusal Egemenlik ve Çocuk Bayramı

1) Yılın ilk ayı hangisidir? Takvimde Milli Bayramlarımızı işaretleyiniz. 1) 23 Nisan Ulusal Egemenlik ve Çocuk Bayramı TAKVİM (AY GÜN HAFTA) ETKİNLİK-1 Aşağıdaki takvimi inceleyiniz ve soruları cevaplayınız. 1) Yılın ilk ayı hangisidir? 2) Şubat ayından sonraki ay hangisidir? 3) Takvimden 31 gün olan ayların adlarını yazınız?

Detaylı

APRIORI ALGORİTMASI İLE ÖĞRENCİ BAŞARISI ANALİZİ

APRIORI ALGORİTMASI İLE ÖĞRENCİ BAŞARISI ANALİZİ APRIORI ALGORİTMASI İLE ÖĞRENCİ BAŞARISI ANALİZİ Murat KARABATAK 1, Melih Cevdet İNCE 2 1 Fırat Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektronik Bilgisayar Eğitimi Bölümü 2 Fırat Üniversitesi Mühendislik

Detaylı

Apriori Algoritmasının Farklı Veri Kümelerine Uygulanması

Apriori Algoritmasının Farklı Veri Kümelerine Uygulanması Apriori Algoritmasının Farklı Veri Kümelerine Uygulanması M. Emin Eker 1, Recai Oktaş 2, Gökhan Kayhan 3 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Samsun

Detaylı

T.C. İSTANBUL VALİLİĞİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT İLKÖĞRETİM OKULU YAZILI SINAV GÜNLERİ ÖĞRETİM YILI : 2010-2011 DÖNEMİ : 1

T.C. İSTANBUL VALİLİĞİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT İLKÖĞRETİM OKULU YAZILI SINAV GÜNLERİ ÖĞRETİM YILI : 2010-2011 DÖNEMİ : 1 SINIF ve ŞUBE : 4-A ALANI : TÜRKÇE 26.10.2010 29.11.2010 04.01.2011 2.DERS 4.DERS 3.DERS FEN VE TEKNOLOJİ 25.10.2010 03.12.2010 11.01.2011 PAZARTESİ CUMA 2.DERS 3.DERS 2.DERS MATEMATİK 27.10.2010 07.12.2010

Detaylı

Bölüm 1. Giriş. Öğretim üyesi: Doç. Dr. Suat Özdemir E-posta: suatozdemir@gazi.edu.tr. Websayfası: http://ceng.gazi.edu.tr/~ozdemir/teaching/dm

Bölüm 1. Giriş. Öğretim üyesi: Doç. Dr. Suat Özdemir E-posta: suatozdemir@gazi.edu.tr. Websayfası: http://ceng.gazi.edu.tr/~ozdemir/teaching/dm Bölüm 1. Giriş http://ceng.gazi.edu.tr/~ozdemir Ders bilgileri Öğretim üyesi: E-posta: suatozdemir@gazi.edu.tr Websayfası: http://ceng.gazi.edu.tr/~ozdemir/teaching/dm Bütün duyuru, ödev, vb. için ders

Detaylı

APRİORİ ALGORİTMASI İLE TEKNİK SEÇMELİ DERS SEÇİM ANALİZİ SELECTION BEHAVIOR ANALYSIS OF TECHNICAL ELECTIVE COURSES USING APRIORI ALGORITHM

APRİORİ ALGORİTMASI İLE TEKNİK SEÇMELİ DERS SEÇİM ANALİZİ SELECTION BEHAVIOR ANALYSIS OF TECHNICAL ELECTIVE COURSES USING APRIORI ALGORITHM APRİORİ ALGORİTMASI İLE TEKNİK SEÇMELİ DERS SEÇİM ANALİZİ Nesibe Yalçın 1 Emre Güngör 1 Nilüfer Yurtay ÖZET Bu çalışmada, Veri Madenciliği' nde Birliktelik Kuralı çıkarım algoritmalarından biri olan Apriori

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Yazılımlarının Bir Veri Seti Üzerinden Karşılaştırılması

Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Yazılımlarının Bir Veri Seti Üzerinden Karşılaştırılması Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Yazılımlarının Bir Veri Seti Üzerinden Karşılaştırılması Yrd.Doç.Dr.Abdullah BAYKAL Dicle Üniversitesi Fen Fakültesi Matematik Bölümü baykal.abdullah@gmail.com Özet:

Detaylı

Pazartesi. Ders Planı Oluşturuldu:18.09.2015. BİLGİ YÖNETİMİ 2. Snf 2. Öğr. BİLGİSAYAR PROG. 2. Snf 2. Öğr. HALKLA İLİŞKİLER VE TANITIM 2. Snf 2. Öğr.

Pazartesi. Ders Planı Oluşturuldu:18.09.2015. BİLGİ YÖNETİMİ 2. Snf 2. Öğr. BİLGİSAYAR PROG. 2. Snf 2. Öğr. HALKLA İLİŞKİLER VE TANITIM 2. Snf 2. Öğr. Pazartesi ETKİNLİK YÖNETİMİ ETKİNLİK YÖNETİMİ Ders Planı Oluşturuldu:18.0.20 Toplu Çarşaf Liste : Sınıflar Salı İKNA EDİCİ İLETİŞİM İKNA EDİCİ İLETİŞİM Ders Planı Oluşturuldu:18.0.20 Çarşamba BİLGİ NE

Detaylı

Apriori Algoritması ve Türkiye'deki Örnek Uygulamaları

Apriori Algoritması ve Türkiye'deki Örnek Uygulamaları Apriori Algoritması ve Türkiye'deki Örnek Uygulamaları M. Emin Eker 1, Recai Oktaş 2 1 Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Samsun 2 Ondokuz Mayıs

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi İçin Birliktelik Kuralı Kullanılması

Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi İçin Birliktelik Kuralı Kullanılması DOI: 10.7240/mufbed.56489 Sigortacılık Sektöründe Müşteri İlişkileri Yönetimi İçin Birliktelik Kuralı Kullanılması Buket DOĞAN 1, Bahar Erol 2, Ali Buldu 3 1,3 Marmara Üniversitesi, Teknoloji Fakültesi,

Detaylı

Küçük Tekne, Seyir Yardımcılarının Kullanımı ve Uygulamaları 11 Haftalık toplam ders saati

Küçük Tekne, Seyir Yardımcılarının Kullanımı ve Uygulamaları 11 Haftalık toplam ders saati Oda A 44 Bir dönemlik toplam ders saati 2012 Üçüncü Dilim Eğitim Dönemleri Denizde Kısa Mesafe Telsiz İletişimleri ve GMDSS Uygulamaları Hafta 01 Gün 7 Gün 6 Gün 5 Gün 4 Gün 3 Gün 2 Gün 1 Öğle 1330-1730

Detaylı

ÖZEL ALTIN NESİL İLKOKULU VE ORTAOKULU ÖĞRETİM YILI l. DÖNEM SINAV TAKVİMİ

ÖZEL ALTIN NESİL İLKOKULU VE ORTAOKULU ÖĞRETİM YILI l. DÖNEM SINAV TAKVİMİ ÖZEL ALTIN NESİL İLKOKULU VE ORTAOKULU 06-07 ÖĞRETİM YILI l. DÖNEM SINAV TAKVİMİ AY GÜN A/B A/B 4/A 5 A/B/C 6 A/B 7 A/B 8 A/B 7 Pazartesi 8 Salı DENEME DENEME 9 Çarşamba 0 Perşembe DENEME Cuma Türkçe EKİM

Detaylı

Nebim Winner Kurumsal Fiyat Listesi

Nebim Winner Kurumsal Fiyat Listesi Nebim Winner Kurumsal Fiyat Listesi Son güncelleme: 19 Ocak 12 Winner Merkez ve Zincir Mağaza......2 Winner Ticari ı......4 Opsiyon Fiyatlar...... Winner Üretm Yönetmi......6 Winner Tedarik Yönetmi......7

Detaylı

T.C. İSTANBUL VALİLİĞİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ANADOLU LİSESİ YAZILI SINAV GÜNLERİ ÖĞRETİM YILI : DÖNEMİ : 1

T.C. İSTANBUL VALİLİĞİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ANADOLU LİSESİ YAZILI SINAV GÜNLERİ ÖĞRETİM YILI : DÖNEMİ : 1 SINIF ve ŞUBE : LHZ-A YABANCI DİL 12 Ekim 2016 Çarşamba 2. Saat YABANCI DİL 15 Kasım 2016 Salı 3. saat İKİNCİ YABANCI DİL 10 Ocak 2017 Salı 2. Saat İKİNCİ YABANCI DİL 13 Ekim 2016 Perşembe 2. Saat İKİNCİ

Detaylı

ÖZEL SAMANYOLU LĐSELERĐ

ÖZEL SAMANYOLU LĐSELERĐ ÖZEL SAMANYOLU LĐSELERĐ ANKARA ĐLKÖĞRETĐM MATEMATĐK YARIŞMASI 2011 / NĐSAN 5. SINIF A KĐTAPÇIĞI Bu sınav çoktan seçmeli 40 Test sorusundan oluşmaktadır. Süresi 100 dakikadır. Sınavla Đlgili Uyarılar Cevap

Detaylı

UÇAK BAKIM TEKNİK ELEMANI (6. Grup) 25 KURSİYER - KURSUN TOPLAM SAATİ 400 SAAT 50 FİİLİ GÜN KURS BAŞLAMA VE BİTİŞ TARİHİ 06.07.2015-16.09.

UÇAK BAKIM TEKNİK ELEMANI (6. Grup) 25 KURSİYER - KURSUN TOPLAM SAATİ 400 SAAT 50 FİİLİ GÜN KURS BAŞLAMA VE BİTİŞ TARİHİ 06.07.2015-16.09. UÇAK BAKIM TEKNİK ELEMANI (6. Grup) 25 KURSİYER - KURSUN TOPLAM SAATİ 400 SAAT 50 FİİLİ GÜN KURS BAŞLAMA VE BİTİŞ TARİHİ 06.07.2015-16.09.2015 Tarih Grup Ders Saat Aralığı Ders Adı 6 Temmuz 2015 Pazartesi

Detaylı

EĞİTİM ve ÖĞRETİM YILI SINAV TAKVİMİ

EĞİTİM ve ÖĞRETİM YILI SINAV TAKVİMİ 2016-2017 EĞİTİM ve ÖĞRETİM YILI SINAV TAKVİMİ HAFTA TARİH 12-A 12-B 1 2 3 4 5 6 7 5 Eylül 2016 Pazartesi 6 Eylül 2016 Salı 7 Eylül 2016 Çarşamba 8 Eylül 2016 Perşembe 9 Eylül 2016 Cuma 19 Eylül 2016 Pazartesi

Detaylı

Veri Madenciliği. Bölüm 1. Giriş. Doç. Dr. Suat Özdemir. w3.gazi.edu.tr/~suatozdemir

Veri Madenciliği. Bölüm 1. Giriş. Doç. Dr. Suat Özdemir. w3.gazi.edu.tr/~suatozdemir Bölüm 1. Giriş w3.gazi.edu.tr/~suatozdemir Ders bilgileri Öğretim üyesi: E-posta: suatozdemir@gazi.edu.tr Websayfası: w3.gazi.edu.tr/~suatozdemir/teaching/dm Bütün duyuru, ödev, vb. için ders web sayfasını

Detaylı

ALTINGÖZ 1. ve 2. HAFTA (6) 10:00-17:00 7 8 9 10 11 12 13 Sigortacılık Y. L. Programı 18:30-21:30

ALTINGÖZ 1. ve 2. HAFTA (6) 10:00-17:00 7 8 9 10 11 12 13 Sigortacılık Y. L. Programı 18:30-21:30 EKİM 2013 Pazartesi Salı Çarşamba Perşembe Cuma Cumartesi Pazar 2. HAFTA (6) 1 2 3 4 5 6 Programı 1. HAFTA (3) Programı /Av. Ahmet KARAYAZGAN 1. HAFTA (3) Dr. Onur ACAR/Fahri 1. ve 2. HAFTA (6) 10:00-17:00

Detaylı

Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1

Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Algoritmalar Arama Problemi ve Analizi Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Arama Problemi Sıralama algoritmaları gibi arama algoritmaları da gerçek hayat bilgisayar mühendisliği problemlerinin çözümünde

Detaylı

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 1 Algoritmaların Çözümlemesi Araya yerleştirme sıralaması Asimptotik çözümleme Birleştirme sıralaması Yinelemeler Prof. Charles E. Leiserson Dersle ilgili bilgiler

Detaylı

Doç. Dr. Güney HACIÖMEROĞLU Matematik Öğretimi I,

Doç. Dr. Güney HACIÖMEROĞLU Matematik Öğretimi I, Doç. Dr. Güney HACIÖMEROĞLU Matematik Öğretimi I, SAYMA parmalarımızla oyuncaklarla küçük objeler (fasülye, çubuklar) Abaküs Sayma Becerisi Sayma işlemi gerçekleştirilirken dikkat edilmesi gereken iki

Detaylı

T.C. YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ STAJ DEFTERİ. Bölümü Adı soyadı T.C. numarası Öğrenci numarası.

T.C. YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ STAJ DEFTERİ. Bölümü Adı soyadı T.C. numarası Öğrenci numarası. T.C. YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ STAJ DEFTERİ Bölümü Adı soyadı T.C. numarası Öğrenci numarası Öğrencinin Haftalık çalışma tablosu I.. tarihinden. tarihine kadar

Detaylı

2012 YGS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ. b 27 18. 3. a 12 8 A) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6. Çözüm : Cevap : E. 4. x ve y birer gerçel sayı olmak üzere,

2012 YGS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ. b 27 18. 3. a 12 8 A) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6. Çözüm : Cevap : E. 4. x ve y birer gerçel sayı olmak üzere, 01 YGS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ 1. 10, 5,1 0,5 0, işleminin sonucu kaçtır? A) 5 B) 5,5 C) 6 D) 6,5 E) 7. a 1 8 b 7 18 olduğuna göre a b çarpımı kaçtır? A) 4 B) C) 4 D) 5 E) 6 10, 5,1 105 1 41 1 5 0,

Detaylı

Yakacık Koleji 2015-2016 Eğitim - Öğretim Yılı Lise Sınav Takvimi

Yakacık Koleji 2015-2016 Eğitim - Öğretim Yılı Lise Sınav Takvimi Yakacık Koleji 2015-2016 Eğitim - Öğretim Yılı Lise Sınav Takvimi Sanav Tarihi Sınav Adı Hz. 9 10 17.10.2015 Cumartesi 1. YGS Deneme Sınavı 19.10.2015 Pazartesi 1. Mateamtik Yazılı Sınavı 20.10.2015 Salı

Detaylı

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, Mining of Massive Datasets, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David

Detaylı

İş Zekası ve Veri Ambarı Sistemleri

İş Zekası ve Veri Ambarı Sistemleri İş Zekası ve Veri Ambarı Sistemleri Nergiz Ercil Çağıltay İş Zekası ve Veri Ambarı Sistemleri Bölüm 6: Veri Ambarı Kavramsal Modeli Çağıltay, N. Her bildiğini söyleme, fakat her söylediğini bil Marcel

Detaylı

ÖZEL EGE ORTAOKULU VELİ TOPLANTISI DUYURUSU

ÖZEL EGE ORTAOKULU VELİ TOPLANTISI DUYURUSU 8-A SINIFI : 1 NİSAN 2013 PAZARTESİ 8-B SINIFI : 2 NİSAN 2013 SALI 8-C SINIFI : 3 NİSAN 2013 ÇARŞAMBA 8-D SINIFI : 3 NİSAN 2013 ÇARŞAMBA 8-E SINIFI : 1 NİSAN 2013 PAZARTESİ 8-F SINIFI : 2 NİSAN 2013 SALI

Detaylı

Akış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Akış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı (Informaiton Gain-IG) Sinyalin Gürültüye Oranı: (S2N

Detaylı

1.SINAVLAR SINIF DÜZEYİ DERS ADI TARİH 2.SINAVLAR 3.SINAVLAR

1.SINAVLAR SINIF DÜZEYİ DERS ADI TARİH 2.SINAVLAR 3.SINAVLAR SINIF DÜZEYİ DERS ADI TARİH 4.Sınıf 4.GENEL DEĞERLENDİRME 5 Mart Perşembe 4.Sınıf İNGİLİZCE 6 Mart Cuma 4.Sınıf SOSYAL BİLGİLER 9 Mart Pazartesi 4.Sınıf TÜRKÇE 11 Mart Çarşamba 4.Sınıf MATEMATİK 13 Mart

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. İlişkilendirme Kuralları Bulma. Yaygın Nitelikler. İlişkilendirme Kuralları. nitelikler kümesi (Itemset) Destek s (Support)

VERİ MADENCİLİĞİ. İlişkilendirme Kuralları Bulma. Yaygın Nitelikler. İlişkilendirme Kuralları. nitelikler kümesi (Itemset) Destek s (Support) İlişkilendirme Kuralları Madenciliği VERİ MADENCİLİĞİ İlişkilendirme Kuralları Yrd. Doç. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü İlişkilendirme kuralı madenciliği Veri kümesi içindeki yaygın örüntülerin, nesneleri oluşturan

Detaylı

İ İ Ş İ İ İ İ İ Ö İ Ö İ Ü Ü İ Ü İ Ü Ü Ü Ü Ö Ö Ö İ İ Ö Ö Ü Ü Ü İ Ö Ö Ö İ Ö Ö Ü İ Ü Ü Ş Ş Ş Ü Ş Ş Ü Ş Ö Ö Ö Ü İ İ Ö İ Ş Ş Ş Ş Ş Ş Ş Ş Ş İ Ü Ü Ü Ü Ü İ Ü İ Ş Ş Ö İ Ş İ İ İ İ İ İ İ Ş İ İ İ İ İ İ İ İ

Detaylı

İş Zekâsı Sistemi Projesi

İş Zekâsı Sistemi Projesi BI İş Zekâsı Sistemi Projesi Ulaş Kula, Bilişim Ltd. Esinkap 5. Ar-Ge Proje Pazarı 31 Mayıs 2012 Bilişim Ltd. 1985 te kurulan Bilişim Ltd, Türkiye nin üstün başarıyla sonuçlanmış önemli projelerine imza

Detaylı

Lisans-Önlisans (İngilizce ve Rusça Hazırlık) derslerinin başlama tarihi Açılış ve Oryantasyon

Lisans-Önlisans (İngilizce ve Rusça Hazırlık) derslerinin başlama tarihi Açılış ve Oryantasyon TC BEYKENT ÜNİVERSİTESİ 2013-2014 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI AKADEMİK TAKVİMİ GÜZ DÖNEMİ (LİSANS-ÖNLİSANS) 29 Ağustos 2013 Mali Kayıt Yenileme işlemlerinin son günü 02-06 Eylül 2013 Merkezi yerleştirme kesin

Detaylı

ş Ü Ö Ü ö Ğ ş ş ş ş ö ş ş ş ş ş ş ş ş ş ş ö ş ş ö ş ş Ğ ö ş ö ş ş ö ş ş ö ö ş ş ö ö ş ö ö ş ö ö ş ö ö ö ö ş ş ö ş ş ş ö ö ö ö ö ş ş ş ö ş ş ö ö ş ş ö ş ö ö ş ş ö ö ö ö ö ş ş ö ö ş ö ö ö ö ş ş ş ş ö ö ş

Detaylı

İŞ PLANI İÇİNDEKİLER. I. Özet. Mevcut Durum Analizi. Yatırım Teklifi Analizi. Beklenen Proje Çıktıları, Sonuçları ve Etkileri

İŞ PLANI İÇİNDEKİLER. I. Özet. Mevcut Durum Analizi. Yatırım Teklifi Analizi. Beklenen Proje Çıktıları, Sonuçları ve Etkileri İÇİNDEKİLER I. Özet II. Mevcut Durum Analizi III. Yatırım Teklifi Analizi IV. Beklenen Proje Çıktıları, Sonuçları ve Etkileri V. Proje İçin Pazarlama Stratejisi VI. Ekonomik Varsayımlar ve Riskler 1 I.

Detaylı

3. a 12 8 A) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6

3. a 12 8 A) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6 10,25 3,1 1. 0,5 0,2 işleminin sonuu kaçtır? ) 5 B) 5,5 C) 6 D) 6,5 E) 7 3. a 12 8 b 27 18 olduğuna göre, a b çarpımı kaçtır? ) 4 2 B) 3 3 C) 4 D) 5 E) 6 2. 2 3 6 4.6 2 3 3 2.3 işleminin sonuu kaçtır?

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Güney HACIÖMEROĞLU Matematik Öğretimi I,

Yrd. Doç. Dr. Güney HACIÖMEROĞLU Matematik Öğretimi I, Yrd. Doç. Dr. Güney HACIÖMEROĞLU Matematik Öğretimi I, SAYMA parmalarımızla oyuncaklarla küçük objeler (fasülye, çubuklar) Abaküs Sayıların temsil ettiği miktarları gösterirken video Sayma Becerisi Sayma

Detaylı

T.C. BAŞBAKANLIK DİYANET İŞLERİ BAŞKANLIĞI Din Hizmetleri Genel Müdürlüğü H 1437 / M 2016 YILI RAMAZAN İMSAKİYESİ

T.C. BAŞBAKANLIK DİYANET İŞLERİ BAŞKANLIĞI Din Hizmetleri Genel Müdürlüğü H 1437 / M 2016 YILI RAMAZAN İMSAKİYESİ BURDUR 01 RAMAZAN 06 HAZIRAN PAZARTESİ 03 43 05 30 13 05 16 55 20 26 22 04 02 RAMAZAN 07 HAZIRAN SALI 03 43 05 30 13 05 16 55 20 27 22 05 03 RAMAZAN 08 HAZIRAN ÇARSAMBA 03 42 05 30 13 05 16 56 20 27 22

Detaylı

T.C. DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÜZ DÖNEMİ DERS PROGRAMI

T.C. DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÜZ DÖNEMİ DERS PROGRAMI T.C. DUMLUPINAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÜZ DÖNEMİ DERS PROGRAMI TARİH SAAT I. SINIF II. SINIF III. SINIF IV. SINIF 08 00 Mikroişlemciler - 09 00 Sayısal Analiz

Detaylı

Veri Madenciliğinde Bir Uzman Sistem Tasarımı

Veri Madenciliğinde Bir Uzman Sistem Tasarımı Akademik Bilişim 09 - XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 11-13 Şubat 2009 Harran Üniversitesi, Şanlıurfa Veri Madenciliğinde Bir Uzman Sistem Tasarımı Ömer Akgöbek 1, Fuat Çakır 2 1 Harran Üniversitesi,

Detaylı

T.C. İSTANBUL VALİLİĞİ İSTANBUL VALİLİĞİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ANADOLU LİSESİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ANADOLU LİSESİ YAZILI SINAV GÜNLERİ

T.C. İSTANBUL VALİLİĞİ İSTANBUL VALİLİĞİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ANADOLU LİSESİ İSTEK ÖZEL KAŞGARLI MAHMUT ANADOLU LİSESİ YAZILI SINAV GÜNLERİ SINIF ve ŞUBE : 9-A ALANI : SINIF ve ŞUBE : 9-A ALANI : DERSLER 1.Sınav Tarihi Ders Saati DERSLER 2.Sınav Tarihi Ders Saati 4.Sınav Tarihi Ders Saati DERSLER 1.Sınav Tarihi Ders Saati 2.Sınav Tarihi Ders

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

YAPAY SİNİR AĞLARI. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ YAPAY SİNİR AĞLARI Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ İÇERİK Sinir Hücreleri Yapay Sinir Ağları Yapısı Elemanları Çalışması Modelleri Yapılarına Göre Öğrenme Algoritmalarına Göre Avantaj ve

Detaylı

Web Madenciliği Teknikleri

Web Madenciliği Teknikleri Web Madenciliği Teknikleri Abdullah BAYKAL*,Cengiz COŞKUN** * Dicle Üniversitei Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü, baykal@dicle.edu.tr ** Dicle Üniversitesi Bilgi-İşlem Daire Başkanlığı, ccoskun@dicle.edu.tr

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 1001

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 1001 Dersi Veren Birim: Bilgisayar Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I Dersin Orjinal Adı: ALGORITHMS AND PROGRAMMING I Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Lisans

Detaylı

Çizelgeleme Nedir? Bir ürünün üretilmesi/hizmetin sunumu için

Çizelgeleme Nedir? Bir ürünün üretilmesi/hizmetin sunumu için Üretim Çizelgeleme Çizelgeleme Nedir? Bir ürünün üretilmesi/hizmetin sunumu için işgörenin nerede, ne zaman gerekli olduğunun, gerekli faaliyetlerin zamanlamasının, üretime başlama ve üretimi tamamlama

Detaylı

BİLGİ SİSTEMLERİ SAN. VE TİC. A.Ş.

BİLGİ SİSTEMLERİ SAN. VE TİC. A.Ş. BİLGİ SİSTEMLERİ SAN. VE TİC. A.Ş. www.kaledata.com kaledata@kaledata.com 1 IBpro AMBAR VE SEVKİYAT YÖNETİMİ TANITIMI 2 NEDEN AMBAR OTOMASYONUNA İHTİYACIMIZ VAR? Ambarın planlanması ve yerleştirme alanlarının

Detaylı

SYO-İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ BÖLÜMÜ DERS PROGRAMI 2015-2016 Akademik Ders Yılı Güz Dönemi 1. SINIF (I. Öğretim) A ŞUBE. 1. SINIF (I.

SYO-İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ BÖLÜMÜ DERS PROGRAMI 2015-2016 Akademik Ders Yılı Güz Dönemi 1. SINIF (I. Öğretim) A ŞUBE. 1. SINIF (I. SYO-İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİ BÖLÜMÜ DERS PROGRAMI 2015-2016 Akademik Ders Yılı Güz Dönemi 1. SINIF (I. Öğretim) A ŞUBE 1. SINIF (I. Öğretim) B ŞUBE 1. SINIF (II. Öğretim) A ŞUBESİ Yrd. Doç. Dr. İ. H. GEÇİBESLE

Detaylı