Veri madenciliği ve bir uygulaması

Gelişen ve değişen teknolojiler sayesinde şirketler arasındaki rekabet hızlı bir artış göstermiştir. Bu rekabet ile birlikte şirketlerin bilgiye ulaşmaları büyük önem taşımaktadır. Bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi ile veri tabanlarında çok büyük boyutlarda veri saklamak mümkün hale gelmiştir. Şirketler bu veriler ile kullanışlı bilgiye ulaşmayı hedeflemektedir. Bunun gereksinimi olarak veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği kavramları ortaya atılmıştır. Bu kavramlarla amaçlanan, veritabanlarında saklanan veriler arasındaki gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarmaktır.Bu tez kapsamında, veritabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği tanımları üzerinde durulmuş, bu tanımlar doğrultusunda veri madenciliği süreci adımları incelenmiş ve veri madenciliği teknikleri ve algoritmaları anlatılmıştır. Veri madenciliği bileşenlerinden makine öğrenimi kavramına yer verilmiş ve makine öğrenimi için gerekli bilgisayar yazılımları önerilmiştir. Bu kavramlar ile İMKB (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası)' de işlem gören 10 şirkete ait hisse senedi değerlerindeki değişmeler arasındaki birlikteliklerin ortaya çıkarılmasını amaçlayan bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada, veri madenciliği algoritmalarından biri olan apriori algoritması kullanılmış ve birliktelik kuralları ortaya çıkarılmıştır.Anahtar Kelimeler: Veritabanlarında Bilgi Keşfi, Veri Madenciliği, Apriori Algoritması, Birliktelik Kuralları.