Tez Konusu: Veri Madenciliği

Veri madenciliği konusunda birçok tez ve araştırma yapılmaktadır. Bu araştırmalar RapidMiner ve WEKA gibi yazılımlar kullanılarak yapılmaktadır. Veri madenciliği konusundaki tezlerin literatür incelemesinde ve uygulamalarını yapma konusunda bizden yardım alabilirsiniz.

Veri Madenciliği

Veri madenciliği, öğrenciler tarafından ilgi gören en popüler alanlardan biridir. Tez konusu olarak veri madenciliği, psikoloji, sosyoloji, ekonomi, yönetim, yapay zeka ve birçok bölüm öğrencileri tarafından seçilmektedir. Binlerce öğrenci veri madenciliği alanında tez çalışması yapmaktadır. Ancak bu arkadaşların çoğunun nasıl yapılacağına dair tam bilgiye sahip değillerdir. 

Bu makale, öğrencilerin veri madenciliği sürecini anlamalarını sağlamaya çalışıyor.

Veri madenciliği, verilerden faydalı bir desen bulmaya çalışır. Bu kalıbı bulmak için farklı algoritmalar kullanılmaktadır. Ancak, bu yöntemlerin ve algoritmaların bilgiyi çıkarmak için kullanıldığı ve kendi kendine ayıklanmadığı belirtilmelidir. Veri tabanından sorgu bilgisini çıkarmak veya bir bilgi kümesi bulmak için istatistiksel yöntemler olabilir, ancak bunlar veri madenciliği değil, veri madenciliği hizmetindedir. Veri madenciliğinin temel amacı, ilk bakışta tanımlanamayan verilerden bilgi elde etmektir. Verinin olduğu her yerde, veri madenciliği yöntemleri ve algoritmaları kullanılabilir, bu nedenle veri madenciliğinin araştırma alanı bu kadar büyüktür ve her bölümde veri madenciliği çalışmalarına rastlayabilirsiniz.

Veri Madenciliği Tez Çalışması Fiyatları (Güncel Eylül 2024)

Veri madenciliği alanında bir tez çalışması yapmanın fiyatlarıbirçok faktöre bağlıdır. Tezin İngilizce veya Türkçe olması, veri setinin ne olduğu, algoritma sayısı ve teslim tarihi. Ama genel olarak veri madenciliği alanında bir tez çalışması 15000-30000 TL arası ücretlendirebilir. 

Veri Madenciliği Tez Çalışması Adımları

Veri madenciliği alanında bir tez çalışması yapmanın adımları aşağıdaki gibi özetlenebilir.

1-Veri Madenciliği Tezinin Kapsamını Belirtin

Öğrenci, tezin konusu ve kapsamını tez danışmanı ile birlikte belirtmelidir. Örneğin, sağlık veri madenciliği alanında bir tez yapmak bu seçeneklerden biri olabilir. Ekonomik veri madenciliği veya istatistiksel ve ekonomik veriler üzerindeki veri madenciliği, araştırmacıların uzun yıllardır odaklandığı başka bir seçenektir. Örneğin: diyabeti tahmin etmek için naive bayes algoritmasını kullanmak, sağlık verileri madenciliği için klasik bir başlık olabilir. Veri madenciliği için uzmanlık alanını belirlemek, veri madenciliği tezi sunmanın ilk adımıdır.

2- Veri Setinin Ne Olduğuna Karar Verme

İkinci adım ve veri madenciliği tezinin gerçekleştirilmesinde en önemli adımlardan biri olduğu bilinen veri seti bulmak adımıdır. Veri madenciliğinde, bilgi elde etmek için kullanılan veri setiyle çok önemlidir, bu nedenle doğru ve uygun veri tabanını seçmek çok gereklidir. Tez başlığına uygun bir veri seti bulmak veri madenciliği çalışmalarında en zor adımlardan birdir.

3. Yöntem Belirleme

Veri madenciliği alanındaki üçüncü adım, veri madenciliği yapmak için uygun yöntemi seçmektir. Eşsiz bir fikir edinmek için, seçilen alanda yapılan çalışmaların dikkatlice incelenmesi gerekir. İyi bir yöntem bulmak için iyi bir literatür incelmesi yapmak lazım. Örneğin, yeni bir algoritma kullanarak bir tez için bir fikir olabilir.

4- Uygulamak

Veri setini seçtikten ve yeni bir yöntem belirledikten sonra sonra uygulamanın zamanı gelmiştir. Bu noktada, araştırmacı tarafından farklı programlama araçları ve programlama dilleri kullanılabilir. Weka ve RapidMiner gibi araçlar, Python ve Java gibi programlama dilleriyle veri madenciliği için kullanılabilir.

5. Sonuç ve Tartışma

Uygulama kısmı tamamlandıktan sonra, araştırmayı özetleme ve sonuçlandırma zamanı gelmiştir. Birçok veri madenciliği çalışmasında, araştırmanın amacı daha yüksek sınıflandırma dikkati elde etmektir. Aslında, diyabeti öngörmek için algoritmalar kullanma örneğinde, araştırmacı, naive bayes algoritmasının kullanılmasının, benzer algoritmalardan daha yüksek doğruluk sağladığı ispat edebilir. Böyle sonuç ve tartışmalar veri madenciliği çalışmalarında çok yaygındır.