Applying classification methods on traffic dataset
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MUSTAFA ÇIRKA
Danışman: Mete Çelik
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Veri madenciliği büyük bir veri setinden anlamlı bilgi çıkartmak ve bu bilgiyi işlemek için kullanılan yöntemlerin bütünüdür. Ayrıca büyük veri yığınları içerisinden gelecek ile ilgili tahminlerin yapılabilmesini sağlayacak sonuçların bilgisayar programları vasıtasıyla aranmasıdır. Sınıflandırma, kümeleme, istatistiksel analiz, korelasyon ve regresyon bu sonuçlara ulaşmak için kullanılan veri madenciliği metodlarından bazılarıdır. Veri madenciliğine başlamadan önce gerekli ön adım çalışmaları yapılır ve sonra ulaşılmak istenen sonuca uygun olan metod seçilir. Bu ön adımlar gürültü temizleme, veri dönüştürme ve veri seçme gibi süreçleri kapsamaktadır. Bu çalışmada veri madenciliği metodları Türkiye karayollarına ait trafik verileri üzerinde uygulanmıştır. Betimsel analiz ile Kayseri'de kazaların en çok olduğu yollar tespit edilmiş, bu yollar üzerinde meydana gelen kaza türleri incelenmiş ve ayrıca bu yollar üzerinde en çok kaza olan aralıklar belirlenmiştir. Korelasyon analizi ile bu kazalar sonucu meydana gelen toplam ölü ve yaralı sayısı ile haftalar ve aylar arasında ki ilişki artış ve azalış yönünden ele alınmış ve kaza sayısının ölü ve yaralı sayısı üzerinde ki etkisi incelenmiştir. Son olarak regresyon analizi ile toplam ölü ve yaralı sayısını etkilediği düşünülen değişkenler ile bir model oluşturulmuş ve hangi koşullarda yada durumlarda ölme ve yaralanma riskinin fazla olduğunu tahmin etme yoluna gidilmiştir. Son olarak, aynı model karar ağacı uygulamasında kullanılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Anahtar kelimeler: Veri Madenciliği, Betimsel Analiz, Korelasyon, Regresyon, Karar Ağacı