An application of adaptive-network-based fuzzy inference system on automated teller machine data and comparison of different data mining algorithms

dc.contributor.advisorKarahoca, Adem
dc.contributor.authorKara, Mustafa
dc.date.accessioned2024-08-01T12:19:42Z
dc.date.available2024-08-01T12:19:42Z
dc.date.issued2011-09
dc.description.abstractData 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.abstractİş 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.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/1493
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherBahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectData miningtr_TR
dc.subjectATMtr_TR
dc.subjectEstimationtr_TR
dc.subjectVeri madenciliğitr_TR
dc.subjectTahmintr_TR
dc.titleAn application of adaptive-network-based fuzzy inference system on automated teller machine data and comparison of different data mining algorithmstr_TR
dc.typeThesistr_TR

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
132578.pdf
Size:
3.65 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections