Dergiler / Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 3 - Sayı: 1
VERİ MADENCİLİĞİNDE VERİ TEMİZLEME VE TÜRK MÜZİĞİ VERİLERİ ÜZERİNDE UYGULAMA ÇALIŞMALARI
- Sayfa
- 150–159
- DOI
- —
Özet
Veri kümelerinin giderek artması, bu verilerin kontrol altında tutulmasıyla ve etkin bir şekilde kullanımıyla ilgili çalışmaların yapılmasını, verilerin yönetilmesini bir gereklilik hâline getirmiştir. Verilerin anlamlı ve yararlı bir hâle getirilebilmesi için buradaki verilerin işlenmesi ve bilgi hâline dönüştürülmesi gerekmektedir. İyi yönetilen bilginin veriye değer katması gibi bir yararı olmasıyla beraber, yeni adımlar atmak için de ana kaynak olduğu ortadadır. Günümüzde veri bilimi daha çok üretim, ekonomi, bilişim, eğitim, sağlık vs. gibi alanlarda kullanılsa da bu bilimin verinin olduğu her yerde kullanılabilmesi mümkündür. Bu çalışma kapsamında bir java programıyla internetten alınan Türk Müziği repertuarındaki 43.936 adet eserden oluşan veri tabanının istatistiksel analizi yapılmıştır. Yapılan veri analizi çalışmasında müziğin temellerini oluşturan ritm, Türk Müziğindeki kullanılan ismiyle “usûl” ve buna doğrudan bağlı olduğu düşünülen güftelerdeki arûz unsuruyla ilgili tespitler yapılmaya çalışılmış ve veri temizlemenin süreç içerisindeki önemine değinilmiştir. Veri analizi sonucunda 20. yy’dan önce bestelenen eserlerde arûz vezninin daha çok kullanıldığının istatistiksel analizi ortaya koyulmuştur.
Abstract
As a result of increasing data sets, keeping data under control and analyzing them have become compulsory. It is a necessity to convert the raw data into knowledge with data mining. Managing knowledge adds value to data. Furthermore, it is a basis for innovation. Even though data science is generally used in production, economics, informatics, health etc., it is possible to implement it in all sectors where data exist. In this study, a statistical analysis is conducted on a data set of Turkish Music repertoire which was downloaded with a Java script programme. This data set consists of 43936 data. For the statistical analysis the topic is selected in rhythmic patterns which is the structure of music called “usûl” in Turkish Classical Music. This study concerns with the relationship between “usûl” and prosodic patterns called “arûz” and the importance of data cleaning in data mining process. The result of the statistical analysis shows that composers who lived in the early 20th century used “arûz” more than others.