VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI

BİRCAN, Hüdaverdi; Çam, Selim

VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI

Hüdaverdi BİRCAN, (Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, Sivas,)

Selim ÇAM (Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Tokat,)

Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi

3 1

Yıl: 2016 Cilt: 17 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 85 - 96 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI

Öz:

Çalışmanın amacı, hastaların verilerinin bulunduğu çok boyutlu bir veri tabanının kümeleme analizi yöntemleriyle incelenmesidir. Veri madenciliği yöntemleri çok boyutlu ve büyük hacimlerdeki veri tabanlarında başarılı sonuçlar üretmektedirBu çalışmada, Cumhuriyet Üniversitesi Hastanesi'ne 2011 yılında başvurmuş olanhastaların 2006-2011 arasındaki kayıtlar, hasta başvuru davranışlarının belirlenmesiamacıyla incelenmiştir. Oluşturulan veri seti yasalar tarafından yetişkin sayılan 18 yaş ileemeklilik sınırı olan 65 yaş arasında bulunan hastalara indirgenmiştir. Böylece veri seti78.239 hastanın hastane veri tabanından alınan verileri ile oluşturulmuştur.Kümeleme tekniklerinin veri tipine göre yeterlilikleri göz önüne alınarakçalışmada K-Means ve Yoğunluk Tabanlı Kümeleme tekniği uygulanmıştır. Sayısalverilerin yanı sıra hastaların demografik verileri de veri setine dahil edilerek, hastalarhakkında daha somut yargılara varılmak istenmiştir.Uygulanan kümeleme analizi teknikerinden Yoğunluğa Dayalı olan kümelemeyöntemi klasik bir kümeleme yöntemi olan K-Means Kümeleme yöntemine göre dahauygun sonuçlara ulaşılmasını sağlamıştır

Anahtar Kelime:

Konular: Tıbbi İnformatik Otelcilik, Konaklama, Spor ve Turizm Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

CLUSTERING ANALYSIS IN DATA MINIG AND AN APPLICATION IN HEALTH SECTOR

Öz:

The aim of the study is examining of a multidimensional database via clustering analysis methods. Data mining methods produce successful results in multidimensional and large databases. In this study, records of patients who applied to Cumhuriyet University Hospital in 2011 between the years of 2006-2011 were examined for the purpose of determination of patient Application behaviours. Data set were reduced to the interval of 18 which is respected as adult age by law and 65 which is the legal limit of retirement. In this way, data set was produced with 78,239 patients’ data derived from hospital database. Regarding clustering techniques according to data types, K-Means and Density Based Clustering methods were used in the study. Integrating demographic data with numerial data to the database, it was intended to acquire more tangible jurisdictions about patients. Consequently, Density Based Clustering Method provide more favourable results than K-Means Clustering Method which is a classical clustering method.

Anahtar Kelime:

Konular: Tıbbi İnformatik Otelcilik, Konaklama, Spor ve Turizm Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Borah, B. ve Bhattacharyya, D. K. (2004). An Improved Sampling-Based DBSCAN for Large Spatial Databases. 8th International Conference on Spoken Language Processing, Jeju Island, South Korea, 4-8 October.
Ertuğrul, İ., Organ, A., ve Şavlı, A. (2013). Veri Madenciliği Uygulamasına İlişkin PAÜ Hastanesinde Hasta Profilinin Belirlenmesi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 19(2).97-103
Ester, M.,Kriegel, H. P., Sander, J. ve Xu, X. (1996). A Density-Based Algorithm for Discovering Cluster in Large Spatial Databases with Noise. 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, OR, 2-4 August.
Frahling, G.ve Sohler, C. (2005). Coresets in Dynemic Geometric Data Streams. 37. Annual ACM Symposium on Theory of Computing. New York, USA, 22-24 May
Han, J., Kamber, M. ve Pei, J. (2012). Data Mining Conceptsand Techniques (3. Baskı). Boston, USA, Elsevier. http://hastane.dicle.edu.tr/index.php?option=com_content&view=article&id=125:i cd, 11.08.2012
Işık, M. ve Çamurcu, A. Y. (2007). K-Means, K-Medoids ve Bulanık C-Means Algoritmalarının Uygulamalı Olarak Performanslarının Tespiti. İstanbul Ticaret Üniversitrsi Fen Bilimleri Dergisi. 11(1), 31-45
Jiang, D.,Pei, J. ve Zhang A. (2003). DHC: A Density-Based Hierarchical Clustering Method for Time Series Gene Expression Data. Third IEEE Symposium on Bio Informaticsand Bio Engineering, Washington, DC, USA, 12 March.
Kanungo, T.,Mount, D. M., Netanyahu, N. S., Piatko, C. D., Silverman, R. ve Wu, A. Y. (2002). An Efficient K-Means Clustering Algorithm: Analysis and Implementation. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(7), 881-892
Kaur, H., ve Wasan, S. K. (2006). EmpiricalStudy on Applications of Data MiningTechniques in Healthcare. Journal of ComputerScience, 2(2).194-200
Koh, H. C.,& Tan, G. (2011). Data mining applications in healthcare. Journal of Healthcare Information Management, Vol, 19(2), 65-75.
Krigel, H. P.,Kröger, P., Sander, J. ve Zimek, A. (2011). Density-Based Clustering. Wire’s Data Miningand Knowledge Discovery, 3, 231-240.
Mullins, I. M.,Siadaty, M. S., Lyman, J., Scully, K., Garrett, C. T., Greg Miller, W., Muller, R., Robson, B., Apte, C., Weiss, S., Rigoutsos, I., Platt, D., C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 17, Sayı 2, 2016
Cohen, S. ve Knaus, W. A. (2006). Data minin gand clinical data repositories: Insightsfrom a 667,000 patient data set. Computers in biologyandmedicine, 36(12), 1351-1377.
Nagadevara, V. (2004). Application of neural prediction models in healthcare. In Proceedings of the 2nd International conference on e-Governance ICEG (pp. 139-149).
Nisbet, R.,Elder, J. ve Miner G. (2009). Handbook od Statistical Analysis Data Mining Applications. Toronto, Canada, Elsevier.
Silahtaroğlu, G. (2008). Kavram ve Algoritmalarıyla Temel Veri Madenciliği. İstanbul, Türkiye, Papatya Yayıncılık.
Vattani, A. (2011). K-Means Requires Exponential M Any Iterations Even in the Plane. Discrete Computer Genom. 45, 596-616
Witten, I. H., Frank, E. ve Hall, M. A. (2011). Data Mining: Machine Learning Tools andTechniques. New York, USA, Morgan Kaufmann Publisher.
Ye, Q.,Gao, W. ve Zeng, W. (2003). Color Image Segmentation Using DensityBased Clustering. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Hong Kong, Hong Kong, 6-10 April.

APA	BİRCAN H, Çam S (2016). VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. , 85 - 96.
Chicago	BİRCAN Hüdaverdi,Çam Selim VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. (2016): 85 - 96.
MLA	BİRCAN Hüdaverdi,Çam Selim VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. , 2016, ss.85 - 96.
AMA	BİRCAN H,Çam S VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. . 2016; 85 - 96.
Vancouver	BİRCAN H,Çam S VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. . 2016; 85 - 96.
IEEE	BİRCAN H,Çam S "VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI." , ss.85 - 96, 2016.
ISNAD	BİRCAN, Hüdaverdi - Çam, Selim. "VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI". (2016), 85-96.

APA	BİRCAN H, Çam S (2016). VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 17(2), 85 - 96.
Chicago	BİRCAN Hüdaverdi,Çam Selim VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 17, no.2 (2016): 85 - 96.
MLA	BİRCAN Hüdaverdi,Çam Selim VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, vol.17, no.2, 2016, ss.85 - 96.
AMA	BİRCAN H,Çam S VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2016; 17(2): 85 - 96.
Vancouver	BİRCAN H,Çam S VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2016; 17(2): 85 - 96.
IEEE	BİRCAN H,Çam S "VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI." Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 17, ss.85 - 96, 2016.
ISNAD	BİRCAN, Hüdaverdi - Çam, Selim. "VERİ MADENCİLİĞİNDE KÜMELEME ANALİZİ VE SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMASI". Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 17/2 (2016), 85-96.