Veri madenciliği ile üniversite bilişim teknik servis hizmetleri analizi
Analaysis of university informatics technical services datas with data mining
Yazar: ABDURRAHMAN YAKUPOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR KIRIŞOĞLU
Düzce Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgi teknolojilerindeki gelişmeler ve bu gelişmelerin getirdiği kolaylıklar sayesinde anlamlı verilerin boyutları ve saklama koşulları artmıştır. Geçmişte veriler günümüzdeki kadar büyük veri toplama merkezleri haricinde şirketlerin bünyesinde yerel veritabanlarında saklanmakta ve yöneticiler tarafından yorumlanmaktaydı. Ancak internet erişimindeki band genişliği artımı ve veri depolama sistemlerindeki genişleme ile veri tabanları artık birbirinden uzak lokasyonlarda olsa da büyük işletmeler ve kurumlar için tek noktadan erişilebilir ve yönetilebilir duruma gelmiştir. Veri büyüdükçe ve veri kümesinin özellikleri arttıkça mevcut veriden anlamlı olay ifade eden veriyi ayrıştırmak ve yorumlamak oldukça güç bir hal almıştır. Bu nedenle yeni bir bilim dalı olarak veri madenciliği (VM) ortaya çıkmıştır. Günümüzde VM verilerin analizinde ve verilerden anlamlı bilgi çıkarma işlemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Analiz işlemlerinin sonucunda elde edilen bilgiler karar destek sistemlerinde, gelecek dönem tahminlerinde ve uzman sistem girişlerinde kullanılmaktadır. Bilişim hizmetlerinin sürekliliği günümüzün vazgeçilmez teknolojilerinin insan hayatında önemli bir yer tutması nedeniyle daha fazla önem kazanmıştır. Bu tez çalışması kapsamında üniversitelerin bilişim teknik servisleri aracılığıyla yürütülen hizmetlerin sayısal analizi yapılmış, gelecek dönem tahminlerinde bulunulmuştur. İşlemleri gerçekleştirmek için Düzce Üniversitesi Bilgi İşlem Daire Başkanlığı Arıza ve Talep Bildirim Sisteminin 2013-2018 yılları arasındaki verileri kullanılmıştır. Birçok kamu kurumunda ve özel şirkette mevcut olan teknik servis ve destek sistemleri, bu tez çalışmasının sunduğu karar destek sistemine uygundur.

Anahtar sözcükler: Veri, Veri madenciliği, Teknik servis karar destek sistemleri.

Abstract:
The size and storage conditions of meaningful data have increased through the developments in information technologies and the convenience of these developments. In the past, data was stored in local databases within companies instead of today's large data collection centers and interpreted by managers. However, with the increase of bandwidth in internet access and the expansion of data storage systems, databases have become accessible and manageable from a single point for large enterprises and organizations even though they are now located in remote locations. The more the size and properties of data increased, the more it becomes very difficult to separate and interpret the data that expresses meaningful event from the existing data. Based on these improvements, a new branch of science called as data mining has been appeared. Today, data mining is widely used in data analysis and in extracting meaningful information from data. The obtained information at the end of the analysis process is used in decision support systems, future predictions and expert system entries. Because of the fact that present essential technologies occupy an important situation in human life, the continuity of information services has gained more importance. Within the scope of this MSc thesis, the numerical analysis of the services carried out through the information technology services of the universities has been performed and predictions for the next term have been made. To perform the aforementioned process, data between the years of 2013 and 2018 in Fault and Demand Notification System of Duzce University Information Technologies Department were used. The technical service and support systems existing in many public institutions and private companies are compatible with the decision support system offered by this thesis.

Keywords: Data, Data mining, Technical service decision support systems.