dc.contributor.advisor |
Karahoca, Adem |
|
dc.contributor.author |
Kara, Mustafa |
|
dc.date.accessioned |
2024-08-01T12:19:42Z |
|
dc.date.available |
2024-08-01T12:19:42Z |
|
dc.date.issued |
2011-09 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/1493 |
|
dc.description.abstract |
Data mining applications have been shown to be highly effective in addressing many
important business problems. Data mining in various forms is becoming a major
component of business operations. Almost every business process today involves some
form data mining.
In this study, data mining techniques used for prediction of drawn amount in Automated
Teller Machine (ATM).At the end of the study predictions of different data mining
algorithms are compared to each other to see which method is better and efficient on
large amount of datasets. |
tr_TR |
dc.description.abstract |
İş dünyasında karşılaşılan önemli problemlerde ve çözümlerinde veri madenciliği
uygulamaları oldukça etkili bir biçimde yol göstermektedir. İş uygulamalarının ana
öğelerinde veri madenciliği farklı bir biçimlerde yer almaktadır.
Bu çalışmada veri madenciliği teknikleri kullanılarak ATMlerden çekilen para miktarı
tahmin edilmiştir.Çalışmanın sonucunda çeşitli veri madenciliği algoritmaları
karşılaştırılmış ve bu tür veriler için en uygun yöntem belirlenmiştir. |
|
dc.language.iso |
en |
tr_TR |
dc.publisher |
Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü |
tr_TR |
dc.subject |
Data mining |
tr_TR |
dc.subject |
ATM |
tr_TR |
dc.subject |
Estimation |
tr_TR |
dc.subject |
Veri madenciliği |
tr_TR |
dc.subject |
Tahmin |
tr_TR |
dc.title |
An application of adaptive-network-based fuzzy inference system on automated teller machine data and comparison of different data mining algorithms |
tr_TR |
dc.type |
Thesis |
tr_TR |