BibTex RIS Kaynak Göster

Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı

Yıl 2015, Cilt: 8 Sayı: 1, 35 - 40, 24.06.2016

Öz

Günümüzde şirketler ticaret faaliyetlerini sürdürebilmek ve daha da önemlisi mevcut müşterilerini elde tutabilmek ve potansiyellerini arttırmak üzere bilgiye eskisinden daha da fazla ihtiyaç duymaktadırlar. Bu bilgi şirketin altyapısını oluşturan bilgi işlem verilerinden elde edilebileceği gibi, çeşitli kaynaklardan sağlanabilecek ticari faaliyetlere yönelik verilerden de olabilir. Uğraşılan ticari iş kolundaki mevcut yönelimler, talepler, tedarik, lojistik ve dağıtım yöntemlerinin doğru tespiti firmanın diğer rakiplerine göre üstünlük sağlaması ve rekabette bir adım öne geçmesi demektir. Bilgisayar teknolojisini alt yapısına entegre etmiş ve kendi bünyesindeki veya dış ortamdaki verilerden güncel ve doğru bilgi çıkarımını sağlayabilen, karar alma ve uygulama profesyonelliğini bünyesinde oluşturabilmiş bir şirket ancak global düzeyde başarı sağlayabilecektir. Organizasyon içindeki yönetim ve idari yapılanma tamamen farklı bir uzmanlık alanıdır. Bu yazıda sadece, veriden bilgi çıkarımı teknolojileri ve şirketlerin bunları hangi amaçlar için kullanabileceği ele alınmaktadır.

Kaynakça

  • Manning, C. D., Raghavan, P., Schütze, H. Introduction to Information Retrieval, 2008, Cambridge University Press.
  • Capron, H. L., Johnson, J.A. Computers: Tools for an Information Age, 2001, Pearson/Prentice Hall.
  • Kang, B.-Y., Kim, D.-W., Kim, H.-J. Fuzzy Information Retrieval Indexed by Concept Identification, 2005, Springer.
  • Radev, D.R., Hovy, E., McKeown, K. Introduction to the Special Issue on Summarization, J. Comput. Linguistics, 2002, pp. 399-408.
  • Yatsko, V. A., Vishnyakov T. N. A method for evaluating modern systems of automatic text summarization, In: Automatic Documentation and Mathematical Linguistic, 2007, pp. 93-103.
  • Huang, A. Similarity Measures for Text Document Clustering, New Zealand Computer Science Research Student Conference, 2008, pp. 49-56.
  • Jiawei, H., Kamber, M. Data mining: concepts and techniques, 2011, Morgan Kaufmann.
  • Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V. Introduction to Data Mining, 2006, Pearson.
  • Markov, Z., Larose, D. T. Data Mining the Web: Uncovering Patterns in Web Content, Structure, and Usage, 2007, Wiley.
  • O'Brien, J., Marakas, G. Management Information Systems, 2011, McGraw-Hill.
  • Chu, M. Y. Blissful Data: Wisdom and Strategies for Providing Meaningful, Useful, and Accessible Data for All Employees, 2004, American Management Association.
  • Kumar, S. Agent-based Semantic Web Service Composition, 2012, Springer.
  • Easley, D., Kleinberg, J. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World, 2010, Cambridge University Press.
  • Richardson, L., Ruby, S. Restful Web Services, 2007, O’Reily Media.
  • Kimball, R, Ross, M.. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 2013, Wiley. [16]
  • http://bit.csc.lsu.edu/~kraft/retrieval.html, [24.12.2014].
  • http://aws.amazon.com/mturk/, [24.12.2014].
  • https://www.google.com.tr/cse/, [24.12.2014]. [19] http://www.dmoz.org/Computers/Software/Dat abases/Data_Mining/Tool_Vendors/, [24.12.2014].

Data Procurement Methods and Applicable Information Extraction Techniques for Companies

Yıl 2015, Cilt: 8 Sayı: 1, 35 - 40, 24.06.2016

Öz

Nowadays companies feel more need to knowledge than ever to sustain their trade activities and, more importantly,in order to retain existing customers and increase potential. This information may be obtained directly from the company's infrastructure, such as transactional data, it may also be data supplied from different resources pertaining to the commercial activities. Correct determination of the methods for business trends on the commercial line, demands, supply, logistics and distribution means company outclasses other competitors and forges ahead one more step. The company in which computer technology has been integrated into the infrastructure and that can provide current and accurate information extraction from data its on-site or from the external environment , that embodies decision making and implementation professionalism within the company, was able to create success on a global level. Management and administrative structure of the organization is a completely different area of expertise. In this paper, only information extraction technologies from data and companies that can use these for which objectives are addressed.

Kaynakça

  • Manning, C. D., Raghavan, P., Schütze, H. Introduction to Information Retrieval, 2008, Cambridge University Press.
  • Capron, H. L., Johnson, J.A. Computers: Tools for an Information Age, 2001, Pearson/Prentice Hall.
  • Kang, B.-Y., Kim, D.-W., Kim, H.-J. Fuzzy Information Retrieval Indexed by Concept Identification, 2005, Springer.
  • Radev, D.R., Hovy, E., McKeown, K. Introduction to the Special Issue on Summarization, J. Comput. Linguistics, 2002, pp. 399-408.
  • Yatsko, V. A., Vishnyakov T. N. A method for evaluating modern systems of automatic text summarization, In: Automatic Documentation and Mathematical Linguistic, 2007, pp. 93-103.
  • Huang, A. Similarity Measures for Text Document Clustering, New Zealand Computer Science Research Student Conference, 2008, pp. 49-56.
  • Jiawei, H., Kamber, M. Data mining: concepts and techniques, 2011, Morgan Kaufmann.
  • Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V. Introduction to Data Mining, 2006, Pearson.
  • Markov, Z., Larose, D. T. Data Mining the Web: Uncovering Patterns in Web Content, Structure, and Usage, 2007, Wiley.
  • O'Brien, J., Marakas, G. Management Information Systems, 2011, McGraw-Hill.
  • Chu, M. Y. Blissful Data: Wisdom and Strategies for Providing Meaningful, Useful, and Accessible Data for All Employees, 2004, American Management Association.
  • Kumar, S. Agent-based Semantic Web Service Composition, 2012, Springer.
  • Easley, D., Kleinberg, J. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World, 2010, Cambridge University Press.
  • Richardson, L., Ruby, S. Restful Web Services, 2007, O’Reily Media.
  • Kimball, R, Ross, M.. The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 2013, Wiley. [16]
  • http://bit.csc.lsu.edu/~kraft/retrieval.html, [24.12.2014].
  • http://aws.amazon.com/mturk/, [24.12.2014].
  • https://www.google.com.tr/cse/, [24.12.2014]. [19] http://www.dmoz.org/Computers/Software/Dat abases/Data_Mining/Tool_Vendors/, [24.12.2014].
Toplam 18 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Diğer ID JA37NE94FY
Bölüm Makaleler(Araştırma)
Yazarlar

Metin Turan Bu kişi benim

Coşkun Sönmez Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 24 Haziran 2016
Yayımlandığı Sayı Yıl 2015 Cilt: 8 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Turan, M., & Sönmez, C. (2016). Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 8(1), 35-40.
AMA Turan M, Sönmez C. Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı. TBV-BBMD. Haziran 2016;8(1):35-40.
Chicago Turan, Metin, ve Coşkun Sönmez. “Şirketler için Bilginin Önemi Ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 8, sy. 1 (Haziran 2016): 35-40.
EndNote Turan M, Sönmez C (01 Haziran 2016) Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 8 1 35–40.
IEEE M. Turan ve C. Sönmez, “Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı”, TBV-BBMD, c. 8, sy. 1, ss. 35–40, 2016.
ISNAD Turan, Metin - Sönmez, Coşkun. “Şirketler için Bilginin Önemi Ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 8/1 (Haziran 2016), 35-40.
JAMA Turan M, Sönmez C. Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı. TBV-BBMD. 2016;8:35–40.
MLA Turan, Metin ve Coşkun Sönmez. “Şirketler için Bilginin Önemi Ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, c. 8, sy. 1, 2016, ss. 35-40.
Vancouver Turan M, Sönmez C. Şirketler için Bilginin Önemi ve Bilgi Çıkarım Tekniklerinin Etkin Kullanımı. TBV-BBMD. 2016;8(1):35-40.

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.