İNŞAAT SEKTÖRÜNDE VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMALARINA GENEL BAKIŞ VE EKONOMİK ETKİLERİNİN YORUMLANMASI

Abstract

Üniversite sanayi işbirliği, modern sanayinin çıkış noktası olan İngiliz sanayi devrimiyle birlikte oluşmaya başlamıştır. 1975-1985 döneminde 1970’lerden bu yana gittikçe yaygınlaşan üniversite-sanayi araştırma işbirliğinin önemi günümüzde bir kat daha artmıştır. Yeni bilimsel bilgiye duyulan ihtiyaç, sanayi ve akademik kurumlar arasındaki bağlantıyı artırmaktadır. Özellikle Küçük ve Orta Boy İşletmeler (KOBİ) içinde bilimsel ve teknik bilginin önemli ölçüde dağılımına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada dünyada üniversite-sanayi işbirliği önce ele alınacak, daha sonra Türkiye’de üniversite-sanayi işbirliğinin gelişimi incelenecektir.

Keywords

• Sivil Anayasa, Türk Demokrasi Tarihi, Anayasa Uzlaşma Komisyonu

THE OVERVIEW OF DATA MINING APPLICATION ON CONSTRUCTION SECTOR AND INTERPRETATION OF ECONOMIC IMPACT

Abstract

The construction sector is a dynamic sector needs to work with different and compelling a large number of stakeholders. This dynamism leads to the acquisition, use and management of a large number of data. The data mining is one of the branches that help to get useful data from the data stacks. Data Mining can be defined, including outnumber large amounts of information the data access to meaningful data as a business purpose. Especially in recent years, data mining applications has been among the relevance topics such as the construction sector installed on a discipline that involves the amount and volume data. From this perspective in this study, was examined the researches which interesting in this subject in the construction industry. The obtained findings are intended basis for the following studies. At the same time, data mining methods of the application economic contribution in the construction sector were overviewed brought to the business

Keywords

• Data mining, data stacks, construction firms, construction industry, construction economy

References

1. Baykasoğlu A., (2005). Veri Madenciliği ve Çimento Sektöründe Bir Uygulama. Akademik Bilişim Konferansları.
2. Caldas C., Soibelman L., Han J., (2002). Automated Classification of Construction Project Documents., J. Comput. Civ. Eng., 16(4): 234-243.
3. Dener M., Dörterler M., Orman, A., (2009). Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Programları: Weka’da Örnek Uygulama. Akademik Bilişim Konferansları, AB 2014.
4. Durap A., Doğan Y., (2014). İnşaat Mühendisliği’nde Bilişim Kavramı ve Veri Madenciliği Algoritmalarıyla Bir Sistemin Oluşturulması. Akademik Bilişim Konferansları, AB 2014.
5. Javadi, A. A., Rezania, M., (2009). Applications of Artificial Intelligence and Data Mining Techniques in Soil Modeling. Geomechanics and Engineering, S&T Journals, Techno-Press, 1(1): 53-74).
6. Kaya M., Keleş A. E., Laptalı O., E., (2013). Construction Crew Productivity Prediction by Using Data Mining Methods, Proceedings of the 4th World Conference on Learning, Teaching and Educational Leadership, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 141: 1249–1253.
7. Keleş A. E., (2016). İnşaat Projelerinde Şantiye Şeflerinin Liderliği ve Çalışan Motivasyonu İlişkisinin Veri Madenciliği ile Belirlenmesi. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Adana.
8. Keleş A., E., Kaya M., (2014). Duvar İnşa Edilmesinde Verimliliği Etkileyen Faktörlerin Apriori Veri Madenciliği Yöntemi Kullanılarak Analizi. Akademik Bilişim Konferansları, AB 2014.

9. Liaoa C., W., Perng Y., H., (2008). Data Mining for Occupational Injuries in The Taiwan Construction Industry. Safety Science, 46(7): 1091-1012.
10. Minns A., W., (2000). Subsymbolic Methods for Data Mining in Hydraulic Engineering. Journal of Hydroinformatics, IWA Publishing.
11. Özel C., Topsakal A., (2014). Veri Madenciliği Kullanarak Beton Basınç Dayanımının Belirlenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Bilimleri Dergisi, 35:1.
12. Piramuthu S., (1998). Evaluating Feature Selection Methods For Learning in Data Mining Applications, Thirty-First Annual Hawai International Conference on System Sciences, IEEE Computer Society, Kohala Coast Hawaii USA, 294.
13. Wilmot C., G., Cheng P., E., (2003). Estimating Future Highway Construction Costs. J. Constr. Eng. Manage, 129 (3): 272-279.