TY  - JOUR
T1  - Tarımsal Veri Analizlerinin Veri Madenciliği ile Yapılması
TT  - Agriculture Data Analyzes with Data Mining
AU  - Aydilek, İbrahim
AU  - Sandıkçı, Yunus
PY  - 2018
DA  - October
Y2  - 2018
JF  - Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi
JO  - HUMDER
PB  - Harran University
WT  - DergiPark
SN  - 2528-8733
SP  - 1
EP  - 7
VL  - 3
IS  - 2
LA  - tr
AB  - Tarımsalüretimde kalite ve verimlilik artışının daha fazla sağlanması için kullanılanteknolojiler her geçen gün daha fazla artmakta ve gelişmektedir. Bu gelişmelersonucunda tarımsal üretimden elde edilen veri boyutlarında da ciddi artışlargözlemlenmektedir. Çeşitli ölçümler ve kullanılan sensörler ile yapılandeneysel araştırmalar sonucu elde edilen verilerin uygun şekilde ele alınmasıkarar-verme süreçlerine yardımcı olmaktadır. Ham durumdaki bu tarımverilerinin, veri madenciliği aşamalarının uygulanması sonucu, daha anlamlı halegetirilmesi bilgi keşfi açısından önem arz etmektedir. Birçok alanda kullanılanveri madenciliği analizleri, tarımsal üretim alanında kullanılması, çok çeşitlifaydaları beraberinde getirmektedir. Bu çalışmada; toprak ekiminden başlayarakhasat yapılıncaya kadar tarımsal deneylerden elde edilmiş veri kümeleri ileveri madenciliği analizleri yapılarak, tarımsal üretimde kalite ve verimlilikartışının sağlanması için karar-verme sistemlerinin oluşturulması önerilmiştir.
KW  - Tarım veri kümeleri
KW  - Veri Madenciliği
N2  - The technologies used for increasing the quality and productivity inagricultural production are increasing day by day. As a result of thesedevelopments, there are also serious increases in the data sizes obtained fromagricultural production. Experimental studies with various measurements andsensors are helpful to the decision-making process by appropriately handlingthese data. The fact that these agricultural data in the raw state are mademore meaningful by the implementation of the data mining stages is important interms of knowledge discovery. The data mining analyzes, which is used in manyareas, and its use in the field of agricultural production, brings with it avariety of benefits. In this study; it has been proposed to builddecision-making systems to ensure quality and productivity increase inagricultural production by conducting data mining analyzes with data sets fromagricultural experiments starting from soil cultivation to harvesting.
CR  - A. Ayhan, “Dünden Bugüne Türkiye’de Bilim-Teknoloji ve Geleceğin Teknolojileri”, İstanbul, Beta Basım Yayım Dağıtım, 2002.
CR  - T. Baykara, “21nci Yüzyılda Teknoloji ve Teknoloji Yönetimi”, Ankara, TÜBITAK MAM, Alp Yayıncılık ve Matbaacılık, 2006.
CR  - M. Erdal, “Yüksek Teknoloji ve Bilişim Pazarlaması”, İstanbul, Filiz Kitapevi, 2003.
CR  - P. Ülger, “Gerçekleriyle Türkiye Tarımı”, Tarım Dünyası Dergisi, 2012.
CR  - E. Karakurt, “Toprak Verimliliği Yönünden Yeşil Gübreler ve Gübreleme”. Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, 2009.
CR  - M. Göçenoğlu, “Veri Madenciliği Aşamaları”, mgocenoglu.blogspot.com, 2014.
CR  - Extensive collection of datasets from agricultural experiments, https://github.com/kwstat/agridat (30.06.2018).
CR  - Tarımsal Bilişim ve İletişim Teknolojileri San. Tic. Ltd. Şti., “Tarıma yön veren teknolojiler”, http://www.tarim.com.tr/Tarima-Yon-Veren-Teknolojiler,1969fg?Sayfa=6 (30.06.2018).
CR  - G. Piatetsky-Shapiro, U. Fayyad, P. Smith, “From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview”, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1-35, 1996.
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/humder/issue//440761
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/561607
ER  -