Veri görselleştirme: TR Dizin'de indekslenen Ankara Üniversitesi adresli makalelerin üst veri kayıtları üzerine bir araştırma
Data visualization: A study on Ankara University adressed articles' metadata records indexed in TR Dizin
Yazar: RECEP IŞIK
Danışman: PROF. DR. TÜLAY OĞUZ
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management
Dizin: Veri görselleştirme = Data visualization ; Veri setleri = Data sets

Özet:
Veri analizi, ham verileri çeşitli projelerde stratejik karar alma için eyleme geçirilebilir
içgörülere dönüştürmede hayati bir rol oynar. Veri kümeleri giderek daha karmaşık hale
geldikçe, önemli ve ilgisiz bilgiler arasında ayrım yapmak daha zor hale gelir. Analiz
tekniklerindeki ve sunum yöntemlerindeki ilerlemeler, veri kümeleri içindeki örüntülerin ortaya
çıkarılmasına yardımcı olarak verilerin etkili bir şekilde yorumlanmasını ve anlaşılmasını
kolaylaştırır. Veri kümelerinden kritik bilgilerin çözülmesine yardımcı olan önemli bir husus
veri görselleştirmedir. Bireyler, veri görselleştirme araçlarını kullanarak, veri kümeleri içindeki
temel bilgileri daha verimli bir şekilde ayırt edebilir ve karmaşık veri yapılarının genel
anlayışını ve yorumunu geliştirebilir.
Veri görselleştirme, bilgiyi görsel formatlara dönüştürerek karmaşık veri kümelerinin
anlaşılmasını ve özümsenmesini basitleştirir. Verilerdeki görsel temsiller, örüntüler, eğilimler
ve korelasyonlar daha erişilebilir hale gelir ve ham verilerde gizlenmiş olabilecek değerli
içgörülerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olur. Bu görsel yaklaşım yalnızca açık iletişimi teşvik
etmekle kalmaz, aynı zamanda karmaşık bulguların, uzmanlık bilgisi olmayanlar da dâhil
olmak üzere farklı hedef kitlelere etkili bir şekilde aktarılmasını sağlar.
Bu çalışma kapsamında öncelikle kavramsal çerçeveyi oluşturmak, sorunu sınırlamak ve yeni
yaklaşımlar bulabilmek için alanyazın taraması yapılmıştır. Alanyazın taramasında veri
görselleştirme kavramı başta olmak üzere veri görselleştirme ile ilgili kavramlar, veri
görselleştirme yöntemleri, türleri ve araçları hem uluslararası hem de ulusal kaynaklardan
detaylı olarak incelenmiştir.
Araştırmaya dair veriler TR Dizin'de yer alan 2017-2021 yılları arasındaki Ankara Üniversitesi
adresli akademik yayınlara ilişkin üst veriler çekilerek bu veriler ile bir veri görselleştirme
uygulaması oluşturulmuştur.
Görselleştirme uygulamasının geliştirilmesinde açık kaynak kodlu programlama dili olan
Phyton'ın pandas, numpy, beautifulsoup, re, request, matplotlib, seaborn ve plotly kod
kütüphaneleri kullanılmıştır. Görsellerin elde edilmesi için veri setine sorular sorulmuştur (bkz.
Tablo 16). Her bir soru için uygun görselleştirme aracı belirlenmiş ve keşifsel veri analizi
aracılığı ile verilerin doğru bilgi veren görseller üretip üretmediği test edilmiştir.

Abstract:
Data analysis plays a vital role in transforming raw data into actionable insights for strategic
decision-making in various projects. As data sets become increasingly complex, it becomes
more difficult to distinguish between important and irrelevant information. Advances in
analysis techniques and presentation methods help uncover patterns within data sets, making it
easier to effectively interpret and understand data. An important aspect that helps unravel
critical information from datasets is data visualization. By using data visualization tools,
individuals can more efficiently discern key information within datasets and improve overall
understanding and interpretation of complex data structures.
Data visualization simplifies the understanding and assimilation of complex data sets by
transforming information into visual formats. Visual representations, patterns, trends, and
correlations in data become more accessible and help uncover valuable insights that may be
hidden in raw data. This visual approach not only encourages open communication, but also
enables complex findings to be effectively conveyed to different audiences, including those
without specialized knowledge.
Within the scope of this study, a literature review was first conducted to create the conceptual
framework, limit the problem and find new approaches. In the literature review, concepts
related to data visualization, especially the concept of data visualization, data visualization
methods, types and tools were examined in detail from both international and national sources.
Data regarding the research was extracted from the metadata of academic publications from
Ankara University between 2017 and 2021 in TR Dizin, and a data visualization application
was created with these data.
Pandas, numpy, beautifulsoup, re, request, matplotlib, seaborn and plotly code libraries of
Python, an open source programming language, were used in the development of the
visualization application. Questions were asked to the data set to obtain visualizations (see
Table: 16). The appropriate visualization type was determined for each question and it was
tested whether the data produced visuals that provided accurate information through
exploratory data analysis.