Academic Journals Database
Disseminating quality controlled scientific knowledge

Veri Madenciliği Yöntemlerine Genel Bakış

ADD TO MY LIST
 
Author(s): Füruzan KÖKTÜRK | Handan ANKARALI | Vildan SÜMBÜLOĞLU

Journal: Turkiye Klinikleri Journal of Biostatistics
ISSN 1308-7894

Volume: 1;
Issue: 1;
Start page: 20;
Date: 2009;
Original page

Keywords: Sınıflama | lojistik modeller | karar ağaçları | yapay sinir ağları | tıbbi veri madenciliği

ABSTRACT
Bilgi keşfi ve veri madenciliği, bir disiplinlerarası alandır ve veriden kullanışlı olan bilgiyi çıkarmak için gerekli olan metodlar üzerine odaklanmıştır. Son zamanlara kadar, veri madenciliği çalışmalarının çoğu, az sayıda bilgisayar bilimcisi, programcısı, veri tabanı yöneticisi ve yönetim bilgi uzmanlarının ilgi odağı idi. Fakat şimdi, modern deneysel ve gözleme dayalı metodlar yardımıyla elde edilen büyük veri setlerinden kullanışlı olan bilgiyi çıkarmak için iş dünyası, bankacılık ve tıbbi alan gibi çok çeşitli alanlarda hızla artan bir kullanım alanı bulmaktadır. Özellikle tıp alanındaki verinin büyüklüğü ve hayati önem taşıması bu alandaki uygulamaları daha da önemli kılmaktadır. Tıpta veri madenciliği, tıbbi verilerin heterojen yapıda olması, özel etik ve hukuki kurallar gerektirmesi ve hasta sırlarını temel alan deodeontolojik kurallar içermesi, istatistik metodların bu heterojenite ve sosyal konuları adres etmek zorunda olması ve tıbbın insan hayatında özel bir yerinin olması gibi nedenlerle diğer alanlardan farklılık gösterir. Veri madenciliğinde birinci ve en basit analitik adım, tanımlayıcı istatistikleri kullanarak, grafik ve şekillerle görsel inceleme yaparak ve değişkenler arası potansiyel anlamlı bağlantılara bakarak veriyi tanımlamaktır. Bilgi keşfi ve veri madenciliği ile istatistik disiplini sınıflama ve yapı tanımlama problemleri üzerine çalışmaktadır. Bilgisayarların gücündeki artış ve fiyatlarının düşmesi, mümkün olan çözümlerin incelenmesi yoluyla ortaya çıkan yeni tekniklerin gelişmesine imkân sağlamıştır. Yeni teknikler içinde yapay sinir ağlarının algoritmalarına benzer yeni algoritmalar, karar ağaçları ve diskriminant analizi gibi eski algoritmalara yeni yaklaşımların getirildiği teknikler yer alır. Bu yöntemlerin çoğunluğu tıpta tanı koyma ve sınıflama amaçlarıyla kullanılmaktadır.
Why do you need a reservation system?      Affiliate Program