Veri madenciliği ve veri görselleştirme uygulamaları: Marmara Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü örneği - GEDİKLİ, MUHAMMET EMİN (My University, 2022)
Veri madenciliği ve yapay zekânın birçok alanda uygulanmaya başlanmasıyla birlikte bilgi ve belge yönetimi alanında da araştırılmaya ve yer almaya başlamıştır. Alanımızda son yıllarda yapılan akademik çalışmalar incelendiğinde, odaklanılan temel noktalardan bir tanesinin, bilgi yönetim sistemlerinden alınan verilerin işlenerek faydalı ve kullanılabilir bilgilere dönüştürülmesi olduğu gözlemlenmektedir. Bu sistemlerde bulunan ham veriler, çeşitli yöntemlerle işlenerek statik veri yığınlarından dinamik bilgilere dönüştürülmekte ve bu sayede hem stratejik hem de yönetim anlamında karar vericilere destek sağlamaktadır. Bilgi yönetim sistemlerinin çeşitlenmesiyle beraber üniversiteler gibi eğitim-öğretim kurumlarındaki Öğrenci Bilgi Yönetim Sistemlerindeki (ÖBYS) veriler de veri madenciliğinin uygulama alanına girmiştir.Bu çalışmada; Marmara Üniversitesi (MÜ) Bilgi ve Belge Yönetimi (BBY) Bölümü öğrencilerinin 2011-2022 yılları arasındaki verileri kullanılarak müfredata bağlı ders seçimlerinin hangi alanlarda yapıldığını tespit etmek amaçlanmaktadır. Bu kapsamda veri analizi ve görselleştirmeler yapılarak öğrencilerin akademik/meslekî tercih ve eğilimleri tespit edilebilecektir. Bu amaç doğrultusunda MÜ ÖBYS’deki BBY bölümü öğrencilerinin 2011-2022 yılları arasındaki T.C. kimlik numarası, öğrenci numarası, ad, soyad bilgileri hariç, anonimleştirilmiş tüm verileri (aldıkları dersler, doğum yeri (şehir/bölge), not ortalaması, mezuniyet süresi, mezun olan ve bölümü bırakan öğrenci sayıları, vb.) veri madenciliği teknikleri ile analiz edilecek ve veri görselleştirmesi yapılacaktır. ÖBYS’den excel formatında alınan verilerin, Python programlama dili ve Pandas kütüphanesi kullanılarak analizleri gerçekleştirilecek ve Seaborn, Plotly, Matplotlib gibi farklı veri görselleştirme kütüphaneleriyle görselleştirilecektir. Çalışmada veri madenciliği ve veri görselleştirmeyle elde edilen bilgilerin, bölüm müfredatının ve ders içeriklerinin gözden geçirilip gerekli düzenlemelerin yapılması için önemli olduğu savunulmakta ve bu bağlamda benzer yöntemlerin lisans ve lisansüstü programlarının başarısı için stratejik öneme sahip olduğu vurgulanmaktadır. Ayrıca bu çalışmanın Türkiye’deki diğer bilgi ve belge yönetimi bölümlerine örnek olacağı da düşünülmektedir.Anahtar Sözcükler: Bilgi ve belge yönetimi; veri madenciliği; veri görselleştirme; birliktelik kuralları analizi; öğrenci bilgi yönetim sistemi.

Applied to a wide range of areas, the key concepts of data mining and artificial intelligence have recently been introduced to the field of information and records management. When the academic studies conducted in the field in recent years are examined, it is observed that one of the main points of interest is the processing of the data obtained from information management systems and transforming them into useful and usable information. The raw data in these systems are processed by various methods and converted from static data stacks to dynamic information, thus providing support to decision makers in terms of both strategic planning and management. With the diversification of information management systems, data in Student Information Management Systems (SIMS) in educational institutions such as universities have also entered the application area of data mining.In this study; by using the data of Marmara University (MU) Department of Information and Records Management (DIRM) students between the years 2011-2022, it is aimed to determine in which areas the curriculum-based course choices are made. In this context, students\" academic/professional preferences and tendencies can be determined by making data analysis and visualizations. To this end, DIRM students’ recorded data in MU SIMS between 2011-2022, except for identity number, student number, name, surname information, all anonymized data (courses taken, place of birth (city/region), grade point average, graduation time, number of students who graduated and left the department, etc.) will be analyzed by data mining techniques and data visualization. The data obtained from ÖBYS in excel format will be analyzed using Python programming language and Pandas library and visualized with different data visualization libraries such as Seaborn, Plotly, Matplotlib. Keywords: Information and records management; data visualization; association rules analysis; student information management system.
Keywords: Sosyal ve Beşeri Bilimler; Bilgi ve Belge Yönetimi; Bilgisayar Bilimleri; Yapay Zeka, Bilgisayarda Öğrenme ve Örüntü Tanıma; Mühendislik ve Teknoloji; Social Sciences and Humanities; Management of Information and Documents; Computer Sciences; Artificial Intelligence, Computer Learning and Pattern Recognition; Engineering and Technology; Mühendislik, Bilişim ve Teknoloji (ENG); Sosyal Bilimler (SOC); Bilgisayar Bilimi; Sosyal Bilimler Genel; BİLGİSAYAR BİLİMİ, YAPAY ZEKA; BİLGİ BİLİMİ VE KÜTÜPHANE BİLİMİ; Engineering, Computing & Technology (ENG); Social Sciences (SOC); COMPUTER SCIENCE; SOCIAL SCIENCES, GENERAL; COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE; INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE; Bilgi Sistemleri ve Yönetimi; Kütüphane ve Bilgi Bilimleri; Yapay Zeka; Genel Bilgisayar Bilimi; Bilgisayar Bilimi (çeşitli); Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma; Bilgisayar Bilimi Uygulamaları; Sosyal Bilimler ve Beşeri Bilimler; Fizik Bilimleri; Information Systems and Management; Library and Information Sciences; Artificial Intelligence; General Computer Science; Computer Science (miscellaneous); Computer Vision and Pattern Recognition; Computer Science Applications; Social Sciences & Humanities; Physical Sciences