KARAR AĞACI TEKNİKLERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
KARAR AĞACI TEKNİKLERİ
Sınıflandırma ve regresyon ağacı (CART) teknikleri Dan Steinberg tarafından geliştirilmiştir. Bu teknikler, büyük veritabanlarını otomatik olarak eleyen, verilerdeki önemli kalıpları ve ilişkileri araştıran ve izole eden sağlam ve kullanımı kolay karar ağacı araçlarıdır.
Bu ilişkiler daha sonra kâr eden müşteriler, sahtekarlıkları tespit etme ve kredi kurallarını yönetme gibi uygulamalar için tahmin modelleri oluşturmak için kullanılır. CART’ın çıktısı, sinir ağlarının tahmin doğruluğunu geliştirmek için girdi olarak da kullanılabilir. Bu teknik, veritabanındaki eksik değerleri de işleyebilir.
CART, bazı yanlış sınıflandırmaların diğerlerinden daha ciddi olduğu durumları da barındırabilir. Jerry Friedman tarafından geliştirilen çok değişkenli uyarlamalı regresyon eğrileri (MARS), CART’ın başka bir varyasyonudur. Doğru ve anlaşılması kolay bir regresyon modelinin devreye alınmasıyla üstün tahmin doğruluğu sağlayan yüksek hızlı bir tahmin modelleme çözümüdür.
MARS, optimal değişken dönüşümü ve etkileşimlerini bulabilir. Modele giriş için seçilen her değişken, doğrusal olmayan bir yanıt için kontrol edilir. Tahmin için ve ayrıca tahmin modelini anlamak için kullanılabilir. Birkaç başka karar ağacı tekniği vardır; örneğin, SPSS bir CHAID- (ki-kare otomatik etkileşim algılama) ağaç tabanlı istatistiksel yöntem kullanır.
Verilen akış şeması veri madenciliği için kullanılabilir. SAS Enterprise Miner’da bahsedilen beş adımı göstermektedir.
• Örnek: En önemli şey, büyük bir veri tabanından temsili bir örnek almaktır. Örnek çiziminin detayları “Veri Madenciliği için Örnekleme Teknikleri” bölümünde verilmiştir.
• Keşfet: Keşfetmekle, “Keşif Verisi Analizi ve Veri Madenciliği Teknikleri”nde bahsedildiği gibi çeşitli istatistiklerin hesaplanmasını kastediyoruz.
• Değiştir: Bu, verileri netleştirmek için yeni değişkenler oluşturmaktan veya bazı yeni değişkenler eklemekten oluşur.
• Model: Bu, tahmin veya tahmin için mevcut en iyi modelin seçilmesinden oluşur.
• Değerlendir: Bu aşamada, modelin doğasında bulunan çeşitli varsayımların karşılandığından emin olmamız gerekir.
Veri Madenciliğinde Son Gelişmeler
Veri madenciliği, e-ticarette önemli bir analitik beceri haline geldi. Ticari kuruluşlar, karı artırmak için veri madenciliği tekniklerini kullanıyor. Bazı yazarlar veri madenciliğini, veri tabanında bilgi keşfi dediğimiz daha büyük bir süreçteki tek bir adım olarak görmektedir. Veri madenciliğindeki diğer bazı ilginç açık problemler, örneğin, ilginç örüntüler, sahte ilişkiler, kirlenmiş veriler ve benzeri bulmak, makalede Hand tarafından verilmektedir.
Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi adlı yeni bir dergi bu alandaki son gelişmeleri kapsamaktadır. Ayrıca, IEEE Akıllı Sistemler ve Uygulamaları, bilgi tasarımı ve özellik madenciliği gibi özel konularda bazı önemli gelişmeler sağlayan veri madenciliği konusunda özel bir konuya sahiptir.
Veri Madenciliği Paketleri
Belirtildiği gibi, veri madenciliğine olan ticari ilgiden dolayı piyasada bir takım yazılım araçları ortaya çıkmıştır. Bazıları SPSS, SAS, MINITAB vb. gibi istatistiksel analiz yapmak için yeterince iyi olan genel araçlardır, diğerleri ise veri madenciliği için oluşturulmuş özel araçlardır, örneğin EXPLORA ve Etkileşimli Veri Keşif ve Analiz Sistemleri.
Bu paketler, örneğin, pazar verilerini bölümlere ayırabilir ve yeni promosyonların ve reklamların etkisini analiz edebilir. Salford Systems tarafından geliştirilen iki özel paket, CART ve MARS’dir. Uzmanlık bilgisi gerektirmeyen otomatik tahmin paketlerinden bazıları AUTOBOX ve FORECAST PRO’dur. Diğer bazı paketler de dahil olmak üzere bu paketlerin bir incelemesi Kumar’da verilmiştir.
Veri madenciliği, insanların verileri anlamak ve keşfetmek için yaptıkları şeyleri ifade eden çok genel bir terimdir. Bu yazıda veri madenciliği için bazı teknikleri özetledik. Veri madenciliğine veritabanı mimarisi ve veri ambarı açısından bakmadık.
Karar ağacı örnek sorular
Karar ağaçları pdf
Karar ağacı Nedir
Karar ağacı yöntemi
Karar ağacı konu anlatımı
Karar ağacı bileşenleri
Karar ağacı oluşturma
Karar ağacı algoritması
İnternet veri madenciliği, veri madenciliğinin İnternet üzerinden yapılması ve sonuçların değişmeye devam etmesi anlamında sıradan veri madenciliğinden farklıdır. Veri madenciliğine artan ticari ilgiyle birlikte, makalede bahsedilen araçları kullanarak anlaşılması ve karar vermesi yeterince kolay olabilecek otomatik bir İnternet veri madenciliği paketi geliştirmek için iyi bir alan olduğunu düşünüyoruz. Bu, yöneticilerin veriler internette güncellenir güncellenmez hızlı bir şekilde karar vermelerine yardımcı olacaktır.
Turizm, çalışan sayısı ve bir bölge veya ülkenin sosyal ve ekonomik kalkınmasına etkisi açısından dünyanın en önemli sektörüdür. Holjevac, 2050 yılına kadar turizmin 2 milyar turist ve 24 milyar ABD doları yurtiçi ve uluslararası gelir ile açık ara dünyanın en büyük endüstrisi olacağına inanıyor. Ayrıca, başlıca turistik yerler Hindistan, Çin, Endonezya ve Brezilya olacaktır.
Bilgi teknolojilerinin temel işlevler için kullanımı -konferanslar, uzak yerlerdeki iş toplantıları, eğitim, tasarlanmış rotalar ve havayolları, bilgisayar sistemleri aracılığıyla satın alınan rezervasyonlar ve biletler, turistik mağazalar, restoranlar turizmde olağan hale geliyor. Tüm bu hizmetler, turizm şirketlerini rekabeti artırmak için daha güncel yöntemler benimsemeye yöneltmiştir.
Halihazırda yeni teknolojilere aşina olan tüketiciler, tur şirketi iş süreçlerini gerçekleştirmek için kullanılan BT’nin akıllı kullanımından yeni yönetim teknikleri getirerek daha esnek, etkileşimli ve uzmanlaşmış ürün ve hizmetler talep etmektedir.
Oteller, yönetimi için daha iyi sonuçlara yol açan, şirketin her bölümündeki faaliyetlerin verimli bir şekilde geliştirilmesine olanak tanıyan araçları takip etmek ve güncellemek için yeni bilgi teknolojisi kaynaklarına giderek daha fazla bağımlıdır. Phillips ve Moutinho’ya (1998) göre bilgi teknolojisi (BT), otel endüstrisinde başarının kritik faktörlerinden biridir.
Araştırmalara ve verilere göre teknolojik araçların kullanımı oteller için daha büyük bir rekabet gücü sağlayacaktır. Teknoloji, değişimin katalizörü, artan bir bağlantı kaynağı ve otel şirketleri arasında başarıyı ayırt etmede en önemli faktörlerden biri olacaktır. Önümüzdeki yıllarda alınacak teknolojik kararlardan daha az konu ağırlama işi için daha büyük öneme sahiptir.
Otel endüstrisi, Web ticaretinin en önemli türlerinden biridir. Veriler, turizm endüstrisi ile bağlantılı tüm büyük şirketlerin (oteller, acenteler, hava şirketleri ve kiralama şirketleri) Web üzerinden bir tür e-ticaret faaliyetine sahip olduğunu göstermektedir.
Karar ağacı algoritması Karar ağacı bileşenleri Karar ağacı konu anlatımı Karar ağacı Nedir Karar ağacı oluşturma Karar ağacı örnek sorular Karar ağacı yöntemi Karar ağaçları pdf