Journals / Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi / 2023 / Cilt: 63 Sayı: 1

THE IMPORTANCE OF DATA MINING AND ITS USAGE IN LIBRARIES

VERİ MADENCİLİĞİNİN ÖNEMİ VE KÜTÜPHANELERDE KULLANIMI

Pages
503–541
Publication Date
2023-06-20
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result of the research, the findings and evaluations obtained through the data mining process are presented, and the main hypothesis and sub-hypotheses are confirmed.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Data mining is one of the most important methods to find patterns and draw meaningful conclusions from big data collected from different sources.
📊
Key Findings & Data:It is important for libraries to collect data from different sources and to draw meaningful results from this data by data mining.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the research, the findings and evaluations obtained through the data mining process are presented, and the main hypothesis and sub-hypotheses are confirmed.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Veri madenciliği · Büyük veri · Kütüphane hizmetleri

Abstract

Data mining is one of the most important methods to find patterns and draw meaningful conclusions from big data collected from different sources. It is important for libraries to collect data from different sources and to draw meaningful results from this data by data mining. In this context, the main hypothesis in the study is: "It is possible for libraries to obtain new patterns in library operations and services by using data mining techniques and to use them to develop new service models by reflecting them in decision support processes." A literature review is conducted to establish the theoretical basis of the research. At this stage, nationwide and international studies including the concepts related to data mining, data mining, data mining models, data mining processes, etc. are examined. The areas of utilization and applications of data mining are included in libraries. As a result of the research, the findings and evaluations obtained through the data mining process are presented, and the main hypothesis and sub-hypotheses are confirmed.

Özet

Veri madenciliği farklı kaynaklardan toplanan büyük ölçekli verilerden örüntüler bulmak ve anlamlı sonuçlar çıkarabilmek için en önemli yöntemlerden biridir. Kütüphanelerin de farklı kaynaklardan veri toplayabilmesi ve bu verilerden veri madenciliği ile anlamlı sonuçlar çıkarabilmesi için önemlidir. Bu noktadan hareketle çalışmada “Kütüphanelerin veri madenciliği tekniklerini kullanarak, işlem ve hizmetlerinde yeni örüntüler elde etmesi ve bunları karar destek süreçlerine yansıtarak yeni hizmet modelleri geliştirmek için kullanabilmeleri mümkündür.” ana hipotezi oluşturulmuştur. Araştırmada kuramsal temelin oluşturulması amacı ile literatür taraması yapılmıştır. Bu aşamada veri madenciliği, veri madenciliği ile ilgili kavramlar, veri madenciliği modelleri, veri madenciliği süreçleri vb. kavramlar yapılan ulusal ve uluslararası çalışmalar doğrultusunda incelenmiş, kütüphanelerde veri madenciliğinin kullanım alanlarına ve uygulamalarına yer verilmiştir. Araştırma sonucunda veri madenciliği süreciyle elde edilen bulgulara ve değerlendirmelere yer verilmiş, ana hipotez ve alt hipotezler doğrulanmıştır.

🔖

Cite This Article

DOĞAN, K., ARSLANTEKİN, S. (2023). THE IMPORTANCE OF DATA MINING AND ITS USAGE IN LIBRARIES. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi, Cilt: 63 Sayı: 1, 503–541. https://ajindex.com/articles/947780

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Akçay, A. (2014). Bilgi ve Belge Yönetiminde Veri Madenciliği. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, İstanbul: İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Akdi, Y. (2018). İST308 Zaman Serileri Analizi, 8. Hafta Ders Notları. Ankara Üniversitesi Açık Ders Malzemeleri. Erişim adresi: https://acikders.ankara.edu.tr/mod/resource/view.php?id=47751
  2. Akpınar, H. (2014). Data Veri Madenciliği Veri Analizi. İstanbul: Papatya Yayıncılık Eğitim. Altunkaynak, B. (2022). Veri Madenciliği Yöntemleri ve R Uygulamaları (3. bs.). Ankara:
  3. Seçkin Yayıncılık. Arslantekin, S. (2003). Veri madenciliği ve bilgi merkezleri. Türk Kütüphaneciliği, 17(4), 369-380. http://www.tk.org.tr/index.php/TK/article/view/303/295
  4. Brettschneider, P. (2021). Text und data-mining – juristische Fallstricke und bibliothekarische Handlungsfelder. Bibliotheksdienst, 55(2), 104-126.
  5. Cackett, D. (2013).
  6. Information Management and Big Data, A Reference Architecture. Redwood Shores: Oracle Corporation. Erişim adresi: https://citeseerx.ist.psu.edu/pdf/15a6c422db770da6eaecde3fd1630c3eec3880e5
  7. Chang, C. C. ve Chen, R. S. (2006). Using data mining technology to solve classification problems: A case study of campus digital library. The Electronic Library, 24(3), 307-321.
  8. Cios, K., Pedrycz, W., Swiniarski, R. ve Kurgan, L. (2007).
  9. Data Mining, A Knowledge Discovery Approach. New York: Springer. Cox, B. ve Jantti, M. (2012). Discovering the impact of library use and student performance. Educause Review, s. 1-9. Erişim adresi: http://ro.uow.edu.au/cgi/viewcontent.cgi?article=1507&context=asdpapers
  10. Cullen, K. (2005). Delving into data: Businesses have used data mining for years. Now libraries are getting into the act. Library Journal, 30(13), s. 30-32. Data analysis. (t.y.) Cambridge dictionary içinde. Erişim adresi: https://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/data-analysis
  11. Doğan, K. (2022). Bilgi Merkezi ve Hizmetlerinde Veri Madenciliğinin Kullanılabilirliği: Üniversite Kütüphaneleri Örneği. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara: Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Döring, M. (2018). Prediction vs forecasting. Data Science Blog. Erişim adresi: https://www.datascienceblog.net/post/machine-learning/forecasting_vs_prediction/#:~:text=Prediction%20is%20concerned%20with%20estimating%20the%20outcomes%20for%20unseen%20data.&text=Forecasting%20is%20a%20sub%2Ddiscipline,we%20consider%20the%20temporal%20
  12. Duan, S. ve Wang, Z. (2021). Research on the service mode of the university library based on data mini