Günümüzde veri madenciliği
firmalar açısından çok önemli hale gelmiştir. Firmalar sektörde rekabet
avantajı sağlayabilmek için veri madenciliği tekniklerini kullanarak büyük
veriden işlerine yarayacak, daha önceden keşfedilmemiş, kullanılabilir
örüntüler elde eder. Gelişen haberleşme teknolojileri sonucu firmalarda biriken
veri yığınları, firmalar için hayati önem taşıyan bilgileri içinde barındırır.
Karar vericiler, klasik tekniklerle bu verilerden çıkarımlarda bulunurken,
önemli bilgileri gözden kaçırırlar. Veriyi doğru yönetemeyen firmalar ise
işlerine yaramayan veri yığınlarında kaybolur. Bir işletmeye ait sayısal
platformdaki bu verilerin %80’i metin formundadır. Ancak yapısal olmayan
verileri de içeren büyük veri klasik istatistiksel tekniklerle analiz edilen
veriler kadar kolay işlenemez. Doğal dil işleme tekniklerinden faydalanılması
gerekmektedir. Böylece, soyut ve yığın yapısal olmayan bilgiler, sayısal somut
ifadelere dönüştürülebilmektedir. Bu araştırma, Kayseri’de bir imalat
fabrikasında yapılan üst düzey toplantıların metin formatındaki tutanaklarını
analiz ederek bilgi çıkarımı gerçekleştirmektedir. Yöneticilerin verdiği
stratejik kararlarda önemli toplantı sonuçları çok etkilidir. Araştırmanın en
genel amacı toplantıların kalitesini artırmaktır. Araştırmada, toplantı
tutanaklarından kelime çıkarımı yapılarak, toplantılara ait genel konu
başlıkları metin madenciliği ile elde edilecektir. Yöneticiler çeşitli madenleme teknikleriyle
gruplanmış konu başlıklarına göre değerlendirme yaparak sonraki toplantıların
kalitesini artırarak zaman kazanabilir.
Recently, data mining has become crucial for
firms. Using data mining, Firms, in order to have comparative advantage in
industry / sector / market, obtain patterns that they can utilize and that have
not been discovered before. The data accumulated as a result of the advanced
communication channels within firms contain crucial information. Decision
makers’ undersees important information while they use classical techniques for
data analysis. Firms that cannot manage data accurately get lost in piles of data
that would not be useful for them. 80% of the data in the quantitative platform
belonging to a firm is in text format. However, large data containing
non-structural data cannot be analyzed as easily as the data analyzed by using
classical statistical techniques. Natural language analysis techniques should
be used. In this way, abstract and non-structural data can be converted into
concrete and quantitative statements. In this analysis, information is inferred
by the analysis of transcripts—in text format—of meetings among senior managers
at a manufacturing company in Kayseri. Outcomes of the important meetings are
very crucial in the decisions the directors take. The main goal of the study is
to increase the efficiency of the meetings. In this research, the general
themes of the meetings are found out by word inference from the meeting
transcripts. Directors can have better
time-management by increasing the quality of the future meetings by conducting
evaluations according to the topics categorized by the data mining techniques.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Industrial Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | April 1, 2018 |
Submission Date | October 4, 2017 |
Acceptance Date | November 13, 2017 |
Published in Issue | Year 2018 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.