Veri madenciliği, büyük veri yığınlarından anlamlı bilgiyi ortaya çıkarma sürecidir. Veri depolama ve bilgisayar sistemlerindeki hızlı gelişim ve düşük maliyetler nedeni ile veri madenciliği iş dünyasında hızla gelişen bir olgu olarak karşımıza çıkmaktadır. Günümüzde veri madenciliği pazarlama, finans, bankacılık, sigortacılık, parakendecilik, telekomünikasyon, imalat gibi pek çok alanda kullanılmaktadır.Bu çalışmada, veri madenciliği ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Uygulama kısmında, bir üretim işletmesinde, üretilen ürünlerin uygunsuz olarak ayrılmasının nedenleri belirlenerek, bu nedenlerin analizi ile uygunsuz ürünlerin sayısını azaltıcı stratejiler geliştirilmesi hedeflenmektedir. Çalışmada analiz için SPSS Clementine 11.1 yazılımı kullanılmıştır. Neden analizi için karar ağaçları ve yapay sinir ağları ile bir model geliştirilmiştir.Veri madenciliği üretim sektöründe pek fazla kullanılmamaktadır. Bu çalışma ile veri madenciliğinin üretim sektöründe başarıyla kullanılabilir olduğunu göstermek amaçlanmıştır.
Data minig is the process of finding hidden and unknown patterns in huge amounts of data. Data mining seems in business world as fastly developing fact owing to fast development and low cost on data storage and computer systems. Data mining is used in various areas such as marketing, e-commerce, banking, insurance, telecommunications etc.In this work, data mining have been examined intensively. In the implemantation stage, it is determined causes of selection of incorrect products from products which is produced in a manufacturing company. After determination, with resaults of this analysis it is aimed at developing strategies which is used to reduce count of incorrect products. In work, SPSS Clementine 11.1 software was used. A model was developed with desicion trees and artificial neural netwoks for analysis.Data mining isn`t used widely in manufacturing areas. With this work, it is aimed at showing that data mining can be used in manufacturing area succesfuly.
