Bilimsel araştırmalarda veri madenciliği kullanımı

Öz

Bu çalışmada son yıllarda önemi giderek artan büyük veri, veri tabanları ve veri ambarlarında veri işleme için kullanılan yöntemler, gözle görünmeyen veri ilişkileri ve bunların veri tabanından keşfi için kullanılan yöntemler anlatılmıştır. Ülkemizde farklı seviyelerde, farklı bilim dallarında araştırma ve analiz amaçlı yapılan veri madenciliği çalışmaları özetlenmeye ve farklı uygulamalara değinilmeye çalışılmıştır. Yapılan çalışmalarda kullanılan yazılımlar ve birbirinden farklılıklarına değinilmiştir. Ayrıca veri madenciliğinde sıklıkla kullanılan sınıflama ve kümeleme algoritmalarının hangi tür veriler üzerinde kullanılabileceği, sonuçların yorumlanması ve anlamlandırılmasının önemi üzerinde durulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• veri madenciliği,bilimsel araştırma,veriambarı

The use of data mining in scientific research

Abstract

In this study, we have discussed the large data that have become increasingly important in recent years, the methods used for data processing in databases and data warehouses, invisible data relationships and methods used for exploring them from the database. We have tried to summarize the data mining studies conducted in different branches of science in our country for research and analysis purposes and to refer to different applications. The software used in the studies and the differences between them are mentioned. In addition, the classification and clustering algorithms frequently used in data mining can be used on which kind of data, and the importance of interpretation and understanding of the results is emphasized.

Keywords

• data mining,scientific research,dataware house

References

1. Alan, A.,(2012), Veri Madenciliği Ve Lisansüstü Öğrenci Verileri Üzerine Bir Uygulama. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı 33, Ağustos 2012.
2. Baykasoğlu, A.,(2005) , Veri Madenciliği Ve Çimento Sektöründe Bir Uygulama. Akademik Bilişim ’05- VII. Akademik Bilişim Konferansı.
3. Çeşmeli, M.Ş., Bozkurt, Ö. Ç., Kalkan, A., Pençe, İ,. Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü Öğrencilerinin Yönetim Ve Bilişim Derslerindeki Başarılarının Veri Madenciliği Yöntemleri İle İncelenmesi. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi. Cilt: 1 Sayı:2, Yıl:2015, Sayfa:36-47. ISSN: 2148-3752.
4. Coşkun, C., , Baykal, A., (2011), Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması. Akademik Bilişim’11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı. 2-4 Şubat 2011
5. Irmak, S., Köksal, D. C., Asilkan, Ö.,(2012), Hastanelerin Gelecekteki Hasta Yoğunluklarının Veri Madenciliği Yöntemleri İle Tahmin Edilmesi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi. Yıl:2012, C:4, S:1, s.101-114
6. Kahveci, F., Özdemir, A.(2016). Öğrenci Bilgi Sisteminde Değerlendirmenin Veri Madenciliği İle Yapılması. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi. Cilt:1, Sayı:3, Yıl:2016, Sayfa 1 -10. ISSN: 2148-3752.
7. Kalıkov, A., (2006), Veri Madenciliği ve Bir E-Ticaret Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
8. Savaş, S., , Topaloğlu, N.,, Yılmaz, M.,(2012). Veri Madenciliği Ve Türkiye’deki Uygulama Örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. Yıl:11 Sayı: 21 Bahar 2012 s. 1-23

9. Shearer, C., (2000), “The Crisp-DM Model: The New Blueprint for Data Mining” Journal of Data Warehousing, Cilt 5 No 4, 13-23.
10. Tang, Z., MacLennan, J. ,”Data Mining with Sql Server 2005”, Wiley, 2005.
11. Thuarisingham, B.M., (2003), Web Data Mining and Applications in Business Intelligence and Counter Terrorism, CRC Press LLC, Boca Raton, FL,USA.
12. İnternet:“Rapidminer”,http://www.aktueryabilimleri.com/index.php?option=comcontent&vi ew=category&id=97:rapidminer&It emid=252&layout=default , (2010).