Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AYTEN MERMER
Danışman: MURAT ARIKAN
Özet:Fazla miktardaki verinin; faydalı ve anlamlı bir takım kural ve örüntü çıkarılması amacıyla analiz edilmesine veri madenciliği denir. Veri madenciliği sürecinde, verinin yapısına ve uygulamanın amacına göre pek çok yöntem kullanılmaktadır. Karar ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri, veri madenciliğinde sınıflandırma ve tahmin için sıkça kullanılan yaklaşımlardandır. Bu çalışmada, proje fonlayan bir kuruluşa proje sunma potansiyeli olan araştırmacıların, veri tabanında kayıtlı yaş, cinsiyet, uzmanlık alan, eğitim bilgileri (lisans, yüksek lisans, doktora) ve çalıştığı kurum bilgileri ele alınarak bu kişilerin proje başvurusu yapma eğilimleri veri madenciliğinin sınıflandırma yöntemlerinden olan Karar ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri ile incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, üç farklı algoritma da benzer ve yakın sonuçlar vermesine rağmen, Destek Vektör Makineleri ile yapılan sınıflandırmanın doğruluk oranı en yüksek bulunmuştur. Verilerin analizi SPSS programı veri madenciliği modülü IBM-Modeler ile gerçekleştirilmiştir