Kaba Kümeler Teorisi Ve Trafik Kazaları Üzerine Uygulaması Günümüz teknolojisinin yanıt aramaya çalıştığı sorulardan birisi de büyük kütledeki veri madenlerinin nasıl düzenlenip analiz edileceği sorusudur. Dijital alanlarda saklanan veri yığınları şirketler ve kurumlar için oldukça önemli bir yer kaplamaktadır. Bu verilerden yararlanarak alınan kararlar kurumlara daha analitik ve bilimsel sebeplerle alınan kararların doğruluğunu sunma imkânını verir. Veri çözümleme, veri madenciliği ya da veri yığınlarından bilgi keşfi rekabet gücünün artırılması açısından hayati bir öneme sahiptir. Verilerin analizinden sonra anlamlı yani okunabilen verilerin belirlenmesi ise veri madenciliğinin bir diğer aşamasıdır. Bu kapsamda veri tabanlarından anlamlı verilerin keşfi ve yorumlanması üzerine bir çok çalışma ve uygulama literatür tarandığında görülecektir. Bu çalışmalar veri madenciliği olarak bilinmektedir.
Bu tez çalışmasında, veri madenciliği ve bilgi sistemleri anlatıldıktan sonra, kaba kümeler teorisi ile diğer yaklaşımlar arasındaki ilişkiden bahsedilmiştir. Yine ikinci bölümde kaba kümeler teorisinin eksik veya iyi olduğu yanlardan bahsedilmiştir. Üçüncü bölümde, Amerika Birleşik Devletlerinin çeşitli eyaletlerinden alınmış trafik kazaları ve özellikleri veri tabanından bilgi ve kurallar keşfedilmeye çalışılmıştır. Son bölümde, bu çalışmanın sonucunda çıkan kurallar incelenmiş sonuçlar yorumlanmıştır.
