Veri Madenciliği ile Üniversite Bilişim Teknik Servis Hizmetleri Analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKırışoğlu, Serdar
dc.contributor.authorYakupoğlu, Abdurrahman
dc.date.accessioned2025-10-11T20:42:26Z
dc.date.available2025-10-11T20:42:26Z
dc.date.issued2020
dc.departmentDüzce Üniversitesien_US
dc.description.abstractBu çalışmada Düzce Üniversitesi Teknik Servis Otomasyonu verileri üzerinde, birim personelinin performansını değerlendirmek ve yöneticiye karar destek sürecinde yardımcı olması için Veri Madenciliği (VM) bilimi kullanılmıştır. VM büyük ölçekli verilerden, anlamlı bilgi çıkarma veya geleceğe yönelik tahminlerde bulunma işi olarak adlandırılabilir. Sınıflandırma ise mevcut veriden geleceğe yönelik tahminlerde bulunma tekniğidir.  Kurumsal işletmelerde ve kamu kurumlarında personel performans analizi yapabilmek ve ileriye yönelik karar destek süreçlerinde kullanmak için çok sayıda veri bulunmaktadır. Ancak yöneticilerin bu verileri ham hali ile, performans süreçlerinde kullanmaları çok zordur. Bu çalışmada birim yöneticilerine, VM’nin sınıflandırma tekniği ile personelin performans değerlendirmesi ve karar destek sürecinde yardımcı olunması hedeflenmiştir. VM’nin sınıflandırma yöntemleri bu veriler üzerinde uygulanmış ve Derin Öğrenme yönteminin başarısı ortaya konulmuştur. en_US
dc.description.abstractIn this study, Data Mining (DM) science was used to evaluate the performance of unit personnel and to assist the manager in decision support process on Düzce University Technical Service Automation data. The DM can be called the task of extracting meaningful information from large-scale data or making predictions for the future. Classification is the technique of making predictions from the available data. There is a lot of data available to perform personnel performance analysis in corporate enterprises and public institutions and to use them in advanced decision support processes. However, it is very difficult for managers to use this data in its raw form in performance processes. In this study, it is aimed to assist the unit managers in the performance evaluation and decision support process of the personnel by using DM's classification technique. DM's classification methods were applied on these data and the success of Deep Learning was demonstrated.en_US
dc.identifier.doi10.29130/dubited.593830
dc.identifier.endpage333en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage326en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.593830
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/21035
dc.identifier.volume8en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherDuzce Universityen_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKA_DergiPark_20250911
dc.subjectEngineeringen_US
dc.subjectMühendisliken_US
dc.titleVeri Madenciliği ile Üniversite Bilişim Teknik Servis Hizmetleri Analizien_US
dc.title.alternativeAnalysis of University Informatics Technical Services Datas With Data Miningen_US
dc.typeResearch Articleen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Koleksiyonu