Veri Madenciliğinde Apriori Algoritmasının Sınav Verileri Üzerinde Uygulanması

Abstract

Günümüz teknolojisi sayesinde büyük miktarlarda veri depolanabilmektedir. Depolanan bu sade veriler bulundukları halde anlamsızdırlar. İstenilen bilgilere erişebilmek için verilerin bir amaç doğrultusunda işlenmesi gerekir. Büyük miktarlardaki verilerin, depolandıkları veri tabanlarında bilgisayar programları aracılığıyla aranıp, bulunan sonuçlar kullanılarak gelecekle ilgili tahmin yapılması işlemlerine veri madenciliği denir. Veri madenciliği işlemleri için birçok yöntem ve algoritma geliştirilmiĢtir. Bu algoritmalardan biri de Apriori algoritmasıdır. Apriori algoritması, veriler içerisinde birlikte bulunan öğelerin keşfedilmesi için kullanılan ve en çok bilinen birliktelik kuralı algoritmasıdır. Birlikte bulunan öğeleri bulmak için birçok kez verilerin taranması gerekir. Bu taramalar aşamasında Apriori algoritmasının özellikleri kullanılarak aralarında birliktelik ilişkisi olan öğeler bulunur. Bu tez çalışmasında bir eğitim yazılımından elde edilen veriler içerisinden bilgi çıkarılmaya çalışılmıĢtır. Bilgi çıkarma işlemi sırasında veri madenciliği ile ilgili kavramlar ile özellikle birliktelik kuralları üreten Apriori algoritması detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Apriori algoritması bilinen market sepet analizinden farklı bir veri üzerine uygulanmıştır. Uygulama sırasında hazırlanan yazılım, verilerin elde edildiği eğitim yazılımına dâhil edilmiş ve elde edilen sonuçlar bu eğitim yazılımını kullanan kurum ve kişilerin hizmetine sunulmuştur.

Due to today's technology large amounts of data can be stored. These plain data are not significant in this state. The data must be processed for a purpose to reach the desired information. Data mining is the process of analyzing from large amounts of data in databases searched through computer programs to making predictions about the future using the obtained results. Several methods and algorithms have been developed for data mining operations. One of these algorithms is Apriori algorithm. Apriori algorithm, used for the discovery of elements in the concomitant data and the most known association rule algorithm. To find items that together the data must be scanned multiple times. On this screening stage, items that are associated relationship is determined with using the features of Apriori algorithm. In this thesis trying to achieve to bring out information with the data obtained from an educational software. During bringing out the information discussed in detail about concepts related to data mining and especially Priori Algorithm produces association rules. In this study Apriori Algorithm applied on different data from known market basket analysis. During the implementation of this study, a software has been created and the obtained data was integrated into the educational software. The results were presented to organizations and individuals that uses the educational software.