KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 8 - Sayı: 16

Kütüphane veri tabanında veri madenciliği: Uşak Üniversitesi örneği

Gülten DEMİRAL
Mustafa SOBA
Şükran ARMUTLU
Sayfa
241–264
Yayın Tarihi
2017-12-04
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Oluşturulan kümelerden elde edilen istatistiksel veriler, Veri Madenciliği’nin görselleştirme yaklaşımları da kullanılarak, çeşitli tablolar ve grafikler yardımıyla çıkarımların yapılması ve öğrencilerin kitap ödünç alma davranışlarının incelenmesi sağlanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz teknolojilerindeki hızlı gelişim, birçok sektördeki verilerin toplanmasını ve depolanmasını olanaklı kılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Veri Madenciliği de, veriler arasındaki ilişkilerin anlamlandırılması adına etkili yöntem ve teknikler içeren, bilişim teknolojileri kapsamındaki araştırma alanlarından birisidir.
💡
Sonuç & Katkı:Oluşturulan kümelerden elde edilen istatistiksel veriler, Veri Madenciliği’nin görselleştirme yaklaşımları da kullanılarak, çeşitli tablolar ve grafikler yardımıyla çıkarımların yapılması ve öğrencilerin kitap ödünç alma davranışlarının incelenmesi sağlanmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2007-2017 · 11 adet
⚙️Değişkenler:Anahtar Kelimeler Veri madenciliği · kümeleme metodu · hiyerarşik kümeleme

Özet

Öz teknolojilerindeki hızlı gelişim, birçok sektördeki verilerin toplanmasını ve depolanmasını olanaklı kılmaktadır. Ancak toplanan veriler yığın haline gelmekte ve bu veri yığınları işlenmeden anlam ifade edememektedir. Bu noktada, depolanan verilerin anlamlı olabilmesi için bilişim teknolojilerinden yaygın bir şekilde yararlanılmaktadır. Veri Madenciliği de, veriler arasındaki ilişkilerin anlamlandırılması adına etkili yöntem ve teknikler içeren, bilişim teknolojileri kapsamındaki araştırma alanlarından birisidir. Bu çalışmanın amacı, Veri Madenciliği ile veri toplama ve anlamlandırma süreçlerine bir alternatif sunmaktır. Buna göre, çalışmada Veri Madenciliği kümeleme tekniklerinden olan ayırıcı hiyerarşik kümeleme tekniği Uşak Üniversitesi Merkez Kütüphanesine ait 2007-2017 tarihli veriler üzerinde uygulanmış, öğrencilerin kitap alma davranışlarının istatistikleri elde edilmiştir. Ayırıcı hiyerarşik kümeleme tekniği ile eldeki verilerden 11 adet küme oluşturulmuştur. Kümeler kendi içinde benzer özelliklere sahip, kendi aralarında ise benzer değildir. Oluşturulan kümelerden elde edilen istatistiksel veriler, Veri Madenciliği’nin görselleştirme yaklaşımları da kullanılarak, çeşitli tablolar ve grafikler yardımıyla çıkarımların yapılması ve öğrencilerin kitap ödünç alma davranışlarının incelenmesi sağlanmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DEMİRAL, G., SOBA, M., ARMUTLU, Ş. (2017). Kütüphane veri tabanında veri madenciliği: Uşak Üniversitesi örneği. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 16, 241–264. https://ajindex.com/articles/78555

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (2)

  1. Referans 1 AKPINAR, Haldun (2000). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği, İ.Ü.İşletme Fakültesi Dergisi, Vol.1, s.1-22. Referans 2 ALBAYRAK, A.S. ve S.K. Yılmaz, (2009). Veri Madenciliği: Karar Ağacı Algoritmaları Ve İmkb Verileri Üzerine Bir Uygulama. Süleyman Demirel University Journal Of Faculty Of Economics & Administrative Sciences, Vol.14, No.1, s.31-52. Referans 3 AMASYALI, F.M. ve O. Ersoy, (2008). Kümeleyici Topluluklarının Başarısını Etkileyen Faktörler, IEEE 16th Signal Processing and Communication Applications Conference, SIU 2008, Aydın. Referans 4 BAYKAL, Abdullah (2006). Veri Madenciliği Uygulama Alanları. DÜ. Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, Vol.7, s.95-107. Referans 5 BERBEROĞLU, Bahar (2010). Bilgi toplumu ve bilgi ekonomisi oluşturma yolunda Türkiye ve Avrupa birliği. Marmara Üniversitesi İİ BF Dergisi,Vol.29, No.2, s.111-131. Referans 6 BERKHIN, Pavel (2006). A survey of clustering data mining techniques. In Grouping multidimensional data. Springer Berlin Heidelberg, s.25-71. Referans 7 BİLEN, Ö., D. Hotaman, Ö.E. Aşkın ve A.H. Büyüklü, (2014). LYS Başarılarına Göre Okul Performanslarının Eğitsel Veri Madenciliği Teknikleriyle İncelenmesi: 2011
  2. İstanbul Örneği. Eğitim Ve Bilim, Vol.39, No.172, s.78-94 Referans 8 CHEN, M.S., J.Han, ve P.S. Yu, (1996). Data mining: an overview from a database perspective. IEEE Transactions on Knowledge and data Engineering, Vol.8, No.6, s.866-883. Referans 9 COOLEY, R., B. Mobasher, ve J. Srivastava, (1999). Data preparation for mining world wide web browsing patterns. Knowledge and information systems, Vol.1, No.1, s.5-32. Referans 10 ÇALIŞ, A., S. Kayapınar ve T. Çetinyokuş, (2014). Veri Madenciliğinde Karar Ağacı Algoritmaları İle Bilgisayar Ve İnternet Güvenliği Üzerine Bir Uygulama. Journal Of Industrial Engineering (Turkish Chamber Of Mechanical Engineers), Vol.25, No.3-4, s.2-19. Referans 11 ÇANKIRI, S., E. Kartal, K. Yıldırım, ve S. Gülseçen, (2011). Organizasyonlarda Bilgi Yönetimi Sürecinde Veri Madenciliği Yaklaşımı. Bilgi Çağında Varoluş: Fırsatlar ve Tehditler, Sempozyumu, s.01-02. Referans 12 DOĞAN, N. ve T.O. Başokçu, (2010). İstatistik tutum ölçeği için uygulanan faktör analizi ve aşamalı kümeleme analizi sonuçlarının karşılaştırılması. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Vol.1, No.2, s.65-71. Referans 13 DÖŞLÜ, Ayhan (2008). Veri Madenciliğinde Market Sepet Analizi Ve Birliktelik Kurallarının Belirlenmesi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enst