Veri madenciliği devasa hacimli
veriden anlamlı, faydalı ve önemli bilginin otomatik veya yarı-otomatik
tekniklerle çıkarılması yöntemidir. Bu yöntem günümüzde pazarlama, bankacılık,
sigortacılık ve tıp sektörü başta olmak üzere birçok sektörde etkin bir şekilde
kullanılmaktadır. Veri madenciliği uygulamalarının etkin bir şekilde
kullanılabileceği kurumlardan birisi de kütüphaneler, özelikle de üniversite
kütüphaneleridir. Veri madenciliği uygulamalarının hizmet ve politikaların
geliştirilmesi amacıyla kullanılması üniversite kütüphaneleri için önemli bir
konudur. Kütüphane bilgi sistemlerinde yapılan işlemler sonucunda biriken büyük
hacimli veriler, üniversite kütüphanesi tarafından veri madenciliği
teknikleriyle analiz edilirse kütüphanenin gelecekteki hizmet ve politikalarına
önemli katkı sağlayacak bilgilere ulaşacağı öngörülmektedir.
Bu çalışmanın amacı; üniversite
kütüphanelerinde veri madenciliği uygulamalarının genel bir çerçevesini çizmek
ve bu uygulamaların sağlayacağı avantajlara dikkat çekmektir. Bu amaç
doğrultusunda çalışmada Kırklareli Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon
Daire Başkanlığı’nın kullandığı YORDAM Kütüphane Otomasyon Programındaki 2010-2018
yılları arasını kapsayan veriler veri madenciliği tekniği ile analiz
edilmiştir. Bu kapsamda veriler üzerinde kümeleme yöntemlerinden olan ayırıcı hiyerarşik
kümeleme tekniği kullanılmıştır. Oluşturulan kümelerden elde edilen
istatistiksel veriler ile veri madenciliğinin görselleştirme yaklaşımları
kullanılarak çeşitli tablolar oluşturulmuştur. Oluşturulan tablolar
değerlendirilerek kütüphanenin mevcut durumuna ilişkin tespitler yapılmış,
geleceğe yönelik hizmet ve politikalarına ilişkin öneriler sunulmuştur.
Çalışmanın Türkiye’deki diğer üniversite kütüphanelerinde veri madenciliği
tekniği ile yapılacak çalışmalar için yol gösterici olacağı düşünülmektedir.
Üniversite kütüphaneleri veri madenciliği kütüphane bilgi sistemi kütüphane otomasyon programı Kırklareli Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | MAKALELER |
Authors | |
Publication Date | October 25, 2019 |
Submission Date | June 24, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 |