Yayın:
SQL tabanlı veri analizi

dc.contributor.authorUysal, Ayşe Öncü
dc.date.accessioned2020-10-23T08:31:32Z
dc.date.accessioned2026-06-21T04:09:41Z
dc.date.available2020-10-23T08:31:32Z
dc.date.issued2004
dc.descriptionTez (Yüksek Lisans) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2004en_US
dc.description.abstractBilgisayarların çıkışı ve gelişmesiyle her geçen gün biraz daha değişen ve gelişen bir dünyada yaşamaktayız. Bilgisayarlar yaşantımıza bir çok kolaylık katmakta, yapılan işlerin yükünü hafifletmekte daha iyi sonuçlara daha iyi ve daha kısa yollardan ulaşmamızı sağlamaktadır. Bilgisayarlar aynı işi otomatik olarak ve daha verimli yapacağından insan kaynaklı hatalar en aza indirgenir Veritabanlar çok sayıda veriyi depolayan sistemlerdir. Bu sistemlerde saklanan çok sayıda veri istatistik açısından oldukça büyük bir anlam ifade etmektedir. Çok sayıda veriyi depolayan sistemler sayesinde daha çok veri üzerinde uygulanacak olan istatistik metotlar bizi daha anlamlı bilgilere götürecektir. Daha önceleri az veri üzerinde yapılan istatistiksel analizleri boyutu binlere, milyonlara ulaşan verilerin oluşturduğu veritabanlar üzerinde yapmak mümkün hale gelmiştir. Ayrıca bu istatistiksel analizler veritabanlarının daha hızlı çalışabilmesi amacıyla da kullanılabilir. İstatistik metotlar kullanılarak veriden çıkarılan bilgi, veriye daha hızlı ulaşmamızı veritabanının performansını yükseltmesi sağlanabilir. Bu çalışmada SQL Server üzerinde kendinden öğrenen bir sistem yapısının kurulmasına istatistiksel metotların katkısı araştırılmış ve ispatlanmışta. Ayrıca istatistiksel metotlar yardımıyla veritabanında kayıp data için tahmin yapılmıştır, ekonomik veriler üzerinde zaman serileri analizi yapılmışta.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14981/11600
dc.language.isotren_US
dc.subjectVeritabanıen_US
dc.subjectSQLen_US
dc.subjectADOen_US
dc.subjectKorelasyonen_US
dc.subjectRegresyonen_US
dc.subjectÇoklu korelasyonen_US
dc.subjectÇoklu regresyonen_US
dc.titleSQL tabanlı veri analizien_US
dc.typemasterThesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket

Şimdi gösterimde1 - 1 of 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
Adı:
0020306.pdf
Boyut:
6,89 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

Koleksiyonlar