İmalat sanayinde veri madenciliği destekli tedarikçi seçimi uygulaması

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Bilginin temel yapısını oluşturan veri, son dönemde gelişen veri madenciliği kavramı ile dahabir önem kazanmıştır. Dünyada ve Türkiye'de veri madenciliğine olan ilgi ve yatırım büyükmiktarlara ulaşmıştır. Dünyada perakendecilik-marketçilik, e-ticaret, bankacılık, sigortacılık,telekomünikasyon, sağlık ve eğitim alanlarında yaygın olarak kullanılan veri madenciliği, sondönemde Türkiye'de de özellikle marketçilik, banka ve sigortacılık ile e-devlet alanlarındakullanılmaya başlanmıştır.Veri madenciliğinin üretim sektöründe kullanımı ise henüz yaygınlaşmamıştır. Buna gerekçeolarak bu alanda farklı tekniklerin kullanılması gösterilebilir. Ancak son zamanlarda verimadenciliği tekniklerinin, MRP ve ERP sistemleri ile birlikte kullanımı, olumlu sonuçlarvermeye başlamıştır. Hatta veri madenciliğini ERP sistemi içerisinde gösteren yaklaşımlarmevcuttur.Bu çalışmada, veri madenciliğinin tanımı, kullanım alanları, model ve algoritmaları ayrıntılıolarak ele alınmıştır. Uygulama kısmında ise, üterim sektöründe faaliyet gösteren birişletmenin gerçek verileri kullanılmıştır.Birinci aşamada veriler düzenlenerek bir veri seti oluşturulmuş, daha sonra bu veri seti uygunmodel kurularak analiz edilmiştir. Analiz için SPSS Clementine 9.0 yazılımı kullanılmıştır.Elde edilen sonuçlar istatistik yöntemler kullanılarak test edilip, işletmenin tedarikçileri ileolan ilişkilerini etkileyecek anlamlı sonuçlar elde edilmiştir.Son aşamada ise kurulan model; gerek verileri kullanılan işletmenin, gerekse benzerişletmelerin kullanabilecekleri dinamik bir yapıya dönüştürülmüştür.Yaygın kullanım alanlarından farklı olarak, veri madenciliğinin üretim sektöründe debaşarıyla kullanılabilir olduğunu göstermek, hem bu çalışmayı farklı kılmış, hem de bu alandaçalışmak isteyen araştırmacılara bir bakış açısı kazandırmıştır.Being the basic structure of knowledge, data has gained considerable importance with theemergence of the consept of data mining. Investment and interest in data mining has beengrowing and already reached big sums in the world as well as in Turkey. Data mining is usedworldwide in various social and industrial areas such as retail marketing, e-commerce,banking, insurance, telecommunications, health and education. In Turkey, in recent years it isbeing utilesed especially in the areas of retail marketing, banking, insurance and e-state.Using the data mining in manufacturing is not wide-spread for now. The reason for this is thatso many different techniques for different areas are used in data mining. However nowadays,the usage of data mining techniques, with MRP and ERP systems is getting to give goodresults. In fact, there are some approacher which includes ERP systems in data mining.In this resarch, the definition of data mining, the areas of its application, the models and thealgoritms have been examined intensively. In the implemantation stage, real data taken from amanufacturing company have been used.In the first stage, all data have been restored for creating a data-set then this set has beenanalyzed by using an appropriate model. For this purpose, SPSS Clementine 9.0 software hasbeen used. The results obtained, have been tested using statistical methods and results makinggood sense and affecting the relations between the company and suppliers have beenobtained.Finally the model that is developed in this study has been given a dynamic structure that notonly the company whose data were used benefits from it, but also similar companies caneasily adapt for their applications.Proving that data mining can be used in manufacturing area succesfuly has made this resarch,different from the others so, it has contributed a new point of view for the other researchers

Kamu hizmetlerinde veri madenciliği : Çözüm masası verileri temelinde bir araştırma

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Kurumlar tarafından kullanılan yönetim bilişim sistemleri, gelişen akıllı teknolojilerin etkisiyle oluşan büyük veriden gizli bilgi örüntülerinin çıkarılması ve geleceğe dönük kararlarda kurum yöneticilerine karar desteğinin sağlanması büyük önem arz etmektedir. Kamu yönetimi disiplininde teknoloji odaklı çalışmalar genellikle teorik düzeyde ve ağırlıklı olarak "e-devlet" konusunda yoğunlaşmaktadır. Veri madenciliği uygulamaları ise genellikle yönetim bilişim sistemleri, bilgisayar bilimleri ve işletme gibi disiplinlerde özel sektör verisi ile çalışılmaktadır. Bu çalışma, veri madenciliği konusunu kamu yönetimi ile yönetim bilişim sistemleri disiplinlerine dayalı olarak incelemektedir. Çalışmanın uygulama bölümünde, literatürdeki genel eğilimden farklı olarak, kamu verisiyle veri madenciliği uygulaması gerçekleştirilmiştir. Veri madenciliği için, bir büyükşehir belediyesinden elde edilen çözüm masası verileri Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşuluk ve Karar Ağaçları gibi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak analiz edilmiştir. Elde edilen bulguların görsel gösterimi içinse iş zekâsı uygulaması olan "Tableu" kullanılmıştır. Çalışmada, Türkiye'de büyük verinin son yıllarda kamu sektörü kuruluşlarında yaygınlaştığı, kurumların stratejik planlarında yer verildiği, ancak veri madenciliği uygulamalarının çok az kurumda etkin olarak kullanıldığı sonucuna varılmıştır. Uygulama bulguları, yapılandırılmamış veri üzerinde ön işleme aşamasının dikkatli ve doğru şekilde yapılmasının makine öğrenmesinin doğruluk oranlarına doğrudan etki ettiğini göstermesi açısından önemlidir. Büyük veri ve veri madenciliği uygulamalarının, hükümet hizmetlerini, ayrıca devlet operasyonlarını, politika üretme ve yönetimini geliştirmek için kamu sektörü tarafından etkin olarak kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Veri madenciliğinin yalnızca sayısal yöntemleri içeren yazılım aracı değil; çözümüne ihtiyaç duyulan probleme göre tasarlanmış, ilgili yöntem, teknik ve uygulamaları da kapsayan, sonuçları itibariyle probleme ait ilişki, kural ve örüntüyü modelleyen ve gösteren bir süreç olarak kamu hizmetlerinde kullanılabileceğini göstermesi açısından da bu tez önem arz etmektedir.Management information systems used by the goverments and public agencies are crucial in terms of acquiring latent information patterns comprised from big data generated by the developing smart technologies and provision of decision supports on future decisions to policy makers and public managers. Technology-based studies in public administration are generally conducted on the basis of theoretical and practical dimensions of "e-government". Data mining applications are usually studied with focusing on private sector data in disciplines such as management information systems, computer sciences and business administration. This study examines data mining, on the accounts of the disciplines of public administration and management information systems. In the empirical part of the study, fourth chapter, data mining process is implemented with public data, unlike the general tendency in the literature. The help desk data of the Kocaeli Metropolitan Municipality is used in the study. Preprocessing of data and classification methods are implemented via "Weka Machine Learning" tool. The help desk data is analyzed using a number of machine learning algorithms such as Naive Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighborhood and Decision Trees. The results were visualized with a business intelligence application called "Tableu". It was concluded that while there is an increasing awareness in reent years on big data technologies and data mining in governments and public agencies in Turkey, the number of applications and projects have still been outnumbered. In essence our study shows that, careful and accurate pre-processing of the raw data, qualitative or quantitative, has a direct impact on the accuracy of machine learning algortihms. Finally, it seems that big data and data mining applications can be effectively used by the public agencies to enhance government operations, to provide effective and efficient public services, and to improve the quality of public policy-making. Data mining is not only a software tool that contains numerical methods; but it includes methods and applications intented to solve the real world problems. This thesis is also important in that it shows data mining can be adopted in public services with a generic model

The use of XML schema and XSLT rules for product information personalization

This thesis describes research carried out in order to help solve the problem of personalization in e-commerce/CRM system. Web-based personalization consists of activities, such as providing customised information, that tailor the user's Web experience- browsing a Web site or purchasing a product, for example-to that user's particular needs. The main research objective of the project is to investigate how XSLT technologies can be used for the development of matching engines that find XML represented products that match the tastes, needs or requirements of customers as captured in customer profiles, also represented in XML. More specifically our research investigates into novel algorithms for transforming XML based product specifications using rules that derive from mining customer profiles with the purpose of customizing the product information

2. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi Bildiriler Kitabı

Çevrimiçi (127 sayfa : şekil, tablo ; 26 cm.)

Study on open science: The general state of the play in Open Science principles and practices at European life sciences institutes

Nowadays, open science is a hot topic on all levels and also is one of the priorities of the European Research Area. Components that are commonly associated with open science are open access, open data, open methodology, open source, open peer review, open science policies and citizen science. Open science may a great potential to connect and influence the practices of researchers, funding institutions and the public. In this paper, we evaluate the level of openness based on public surveys at four European life sciences institute

International Open and Distance Learning Conference proceedings book = Uluslararası Açık ve Uzaktan Öğrenme Konferansı bildiri kitabı

The 4th International Open & Distance Learning Conference- IODL 2019, which was held at Anadolu University, Eskişehir, Türkiye on 14-16 November, 2019

5th International Open and Distance Learning Conference Proceedings Book = 5. Uluslararası Açık ve Uzaktan Öğrenme Konferansı Bildiri Kitabı

In celebration of our 40th anniversary in open and distance learning, we are happy and proud to organize the 5th International Open & Distance Learning Conference- IODL 2022, which was held at Anadolu University, Eskişehir, Türkiye on 28-30 September 2022. After the conferences in 2002, 2006, 2010, and 2019, IODL 2022 is the 5th IODL event hosted by Anadolu University Open Education System (OES)

Contributions to the selection and implementation of standard software for CRM and electronic invoicing

[no abstract