Büyük veri ve büyük verinin bir uygulaması
Big data and an application of big data
Yazar: KADİR ALİ COŞKUN
Danışman: PROF. DR. BURAK ORDİN
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Büyük veri = Big data

Özet:
2005 yılında O'Reilly Media'da pazar araştırma müdürü olarak çalışan Roger Magoulas tarafından bilgisayar dünyasına tanıtılan 'Büyük Veri', boyutu ve karmaşıklığı nedeniyle geleneksel veri yönetimi teknikleriyle ele alınamayan büyük ölçekli verilerin yönetimini tanımlamak için kullanılan bir terimdir. Büyük Veri üzerine yapılan bazı araştırmalar, bu konudaki çalışmaların 1970'li yıllardan itibaren başladığını göstermiş olsa da, konunun tarihsel detayları göz önüne alındığında, bu konudaki asıl çalışmaların 2008 yılında başladığı görülmektedir. Birçok diğer alan ve konuda olduğu gibi, Büyük Veri, bugüne kadar yapılan çalışmalar boyunca değişim geçirmiş ve günümüzde çeşitli uygulamalarda farklı yaklaşımlarla ele alınmıştır. 
Büyük Veri'nin günümüzde bu kadar önem kazanmasının birçok farklı nedeni bulunmaktadır. Büyük Veri, gerçek ve güncel verilerin analizine odaklandığından, üretimde maliyeti azaltma, reklam harcamalarını doğru yönlendirme, işgücü açısından tasarruf sağlama ve pazara uygun ürünler geliştirme/üretme gibi çeşitli süreçlerde doğru kararlar alınmasında önemli bir rol oynamaktadır. Büyük Veri, bugün birçok alanda önemli bir kavram haline gelmiştir. Veri analizleri ve veri üzerinde yoğun çalışmalar artık üretim ve pazar gibi, sosyal yaşantımızda sıklıkla içerisinde bulunduğumuz alanları da etkilemeye başlamıştır. 
Büyük Veri üzerine yapılan araştırmalar ve çalışmalar, genellikle müşteri memnuniyetini artırma, kitle analizi yapma, reklam trendlerini belirleme, erken hastalık teşhisi koyma, kolluk kuvvetlerine stratejik karar alma desteği sağlama, doğal afetlerin öngörülmesi ve yeni felaketlerin tahmin edilmesi gibi konularla ilişkilendirilir. Yapısal bir sıralamaya sahip olmayan ve büyük boyutlara ulaşan verilerin toplanması ve işlenmesi, günümüzde önemli bir değer haline gelmiştir. Bu nedenle, bu görevlerin tümünde verilerin depolanması, analiz edilmesi, yorumlanması ve kullanılması büyük önem kazanmış, bu süreçlerde yazılım dilleri kritik rol oynamaya başlamıştır.
Bu tez çalışmasında, büyük veri kavramı üzerine literatür taraması yapılarak, Python programlama dili ile bir büyük veri uygulamasına odaklanılmıştır. Kullanılan bilgisayarın kapasitesi ölçüsünde seçilen verisetleri üzerinde büyük veri analizi kavramı simüle bir biçimde incelenmiştir. K-en Yakın Komşu (KNN) algoritması kullanılarak farklı metrikler ve farklı k değerlerinin algoritmanın performansı ve doğruluğu üzerindeki etkileri incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar analiz edilerek, bu parametrelerin modelin başarısına katkıları yorumlanmıştır.

Abstract:
'Big Data', introduced to the computer world in 2005 by Roger Magoulas, who worked as the market research manager at O'Reilly Media, is a term used to describe the management of large-scale data that cannot be handled by traditional data management techniques due to its size and complexity. While some research on Big Data has shown that studies were already being conducted in the 1970s, considering the historical details of the subject, it can be observed that these studies began to be published in 2008. Like many other fields and subjects, Big Data has undergone changes throughout the studies conducted until today and is approached differently in various applications today.
There are many different reasons why Big Data is important. Since Big Data focuses on the analysis of real and up-to-date data, it plays a significant role in making accurate decisions in various processes such as reducing costs in production, directing advertising expenses correctly, gaining advantages in terms of workforce, and developing/producing market-appropriate products. Big Data has become a significant asset in many fields today. Data analyses and intensive work on data now even begin to affect our social lives, just like in production and the market.
Research and studies on Big Data are generally associated with improving customer satisfaction, conducting audience analysis, identifying advertising trends, diagnosing diseases early, providing strategic decision support to law enforcement, predicting natural disasters, and forecasting future catastrophes. The collection and processing of vast, unstructured data have become highly valuable today. As a result, storing, analyzing, interpreting, and utilizing such data have gained significant importance, and programming languages play a crucial role in executing these tasks.
In this thesis, a literature review on the concept of big data is conducted, focusing on a big data application developed using the Python programming language. The analysis of big data is simulated based on the capacity of the computer used, examining various datasets selected accordingly. The impact of different metrics and various k values on the performance and accuracy of the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm is investigated. The results obtained are analyzed, and the contributions of these parameters to the model's success are discussed.