dc.contributor.author | Erdem, Sabri | |
dc.contributor.author | Özdağoğlu, Güzin | |
dc.date.accessioned | 2015-03-06T13:23:01Z | |
dc.date.available | 2015-03-06T13:23:01Z | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.identifier.issn | 13023160 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11421/1645 | |
dc.description.abstract | Veri Madenciliği büyük hacimli veri gruplarındaki ilişkiler ağının ortaya çıkarılmasında kullanılan yöntemlerden birisi olup, Veri madenciliği, sınıflandırma, gruplandırma, derecelendirme gibi farklı amaçlar için farklı teknikler kullanmaktadır. Bu çalışma kapsamında, belirli bir dönem boyunca Ege Bölgesi’ndeki bir araştırma ve uygulama hastanesinin acil servisine başvuruda bulunan 214 bin hasta verisi ele alınarak, Veri Madenciliğinde sıklıkla kullanılan birliktelik kuralı yöntemiyle, veri setindeki gizli ancak anlamlılık içeren ilişkiler ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır. Çalışma sonuçları, bölgesel özellikler taşıyabileceği düşünülen acil servislere hastaların başvuru nedenleri ve hasta profilleri açısından bir fikir vermekte, ayrıca acil servis bölümlerinin yeniden yapılanma çalışmalarına da farklı bir açıdan yol göstererek katkıda bulunmaktadır. | en_US |
dc.description.abstract | Data mining is one of the methods that discovers the relationship networks within the high volume-data sets, and uses different techniques for different objectives such as classifying, grouping, and rating. In the scope of this study, 214 thousands of patient data is handled including patients who applied to the emergency service in a particular range of time, and significant hidden information about the characteristics of the patients are tried to be obtained. The results of the study contribute by suggesting some considerations about patient’s profile to the emergency services having regional characteristics that can canalize them to the right way during improvement studies. | en_US |
dc.language.iso | tur | en_US |
dc.publisher | Anadolu Üniversitesi | en_US |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.subject | Acil Servis | en_US |
dc.subject | Apriori Algoritması | en_US |
dc.subject | Birliktelik Kuralı | en_US |
dc.subject | Veri Madenciliği | en_US |
dc.subject | Emergency Service | en_US |
dc.subject | Apriori Algorithm | en_US |
dc.subject | Association Rule | en_US |
dc.subject | Data Mining | en_US |
dc.title | Ege Bölgesi’ndeki Bir Araştırma ve Uygulama Hastanesinin Acil Hasta Verilerinin Veri Madenciliği ile Analiz Edilmesi | en_US |
dc.title.alternative | Analyzing of Emergency Data of a Training and Research Hospital in Aegean Region Using Data Mining | en_US |
dc.type | article | en_US |
dc.relation.journal | Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi A - Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik | en_US |
dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kategorisiz | en_US |