HASTANE BİLGİ SİSTEMİ VERİ KÜMELERİNDEN HASTALIK PROFİLİ TAHMİNİ

Abstract

Günümüz teknolojisi hızla ilerlemekte ve her geçen gün gücü de artmaktadır. Bilgisayarların bilgi saklama kapasitelerinin artmasıyla birlikte bilgi kaydı yapılan alanların sayısı da artmaktadır. Bundan dolayı eldeki verilerin analizi ve sonucu bu verilerden kestirme yöntemlerinin önemi karar vericiler için gittikçe artmaktadır. Bilgisayar sistemlerinde olan verileri daha anlamı hale getirmek için belirlenen bir amaç için işlenilmesi gerekmektedir. İşlenilen veriler daha kullanışlı olmuş ve daha anlamlı hale gelmiş olur. Bunun için büyük miktardaki verileri işleyebilmek daha önemli hale gelmiştir. Bilgiyi daha anlamlı hala getirmek için kullanılan yönteme veri madenciliği denilmektedir. Veri madenciliği, günümüz bilgi çağında en güncel teknolojilerden birisidir. Veri madenciliği büyük miktardaki veri setlerinde saklı durumda bulunan örüntü ve eğilimleri keşfetme işlemidir.

Today's technology is advancing rapidly and its power is increasing everday. The number of the fields which are storing information is increasing with the increasing of computers' information storage capacity. Therefore the importance of analyzing data and prediction results from these data is increasing for decision-makers. Data which are produced by computers are worthless alone because they are meaningless when you look with eyes. These data become meaningful when they are processed for an aim. Because of this, using the techniques which can proces large amount of data is becoming important. Changing this raw data to information and to significant state is possible with data mining. Data mining is one of the hottest current technologies of the information age.