Veri görselleştirme kütüphaneleri kullanılarak adli veri analizlerinin yapılması
Performing forensic data analyzes using data visualization library
Yazar: RUMEYSA NUR ŞENOL
Danışman: PROF. DR. RIDVAN DURAK
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kriminalistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Adli Tıp = Forensic Medicine ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Adli bilimler = Forensic sciences ; Adli bilişim = Computer forensics ; Veri analizi = Data analysis ; Veri görselleştirme = Data visualization

Özet:
Bilginin güç olduğu bir çağda yaşamaktayız. Bilgi olarak nitelendirilen olgu aslında günümüzde birçok cihaz ve sensorlerden elde edilen verilerin işlenmiş ve anlam kazandırılmış halidir. Teknoloji ilerledikçe işlemci ve bellek mimarileri de gelişmektedir. Bu gelişim verinin işlenme hızını arttırmış aynı zamanda verinin depolama kapasitesini de çoğaltmıştır. Farklı birçok teknolojik cihaza sahip olan günümüz insanları için veri üretmek ve bu verilere maruz kalmak alışıldık bir durum haline gelmiştir. Fakat yeni yaşam koşullarına paralel olarak cihazların sayısındaki artış miktarı, üretilen verinin inanılmaz boyuta ulaşmasına neden olmaktadır. Verilerin boyutundaki artış kontrol edebilirlik seviyesini aşmıştır. Bu nedenle kontrolsüz şekilde çoğalan verilerin işlenmesi ve anlamlı bilgiler haline dönüşmesi günümüzde oldukça önemli bir hal almaktadır. İstatistik alanından yararlanılarak verilerin analizi yapılmaya çalışılmıştır ancak "big data" olarak adlandırdığımız büyük yapıdaki veriler için istatistik alanı tek başına yetersiz kalmıştır. Verileri analiz ederek anlamlı sonuç çıkarabilmek için bilişim sistemlerine farklı yetenekler kazandırmak gerekmektedir. Kazandırılan yetenekler, verileri bilgi haline çevirirken aynı zamanda herkes tarafından kolayca anlaşılmasına da olanak sağlamalıdır. Görsel anlatım en etkili iletişim yoludur. Çünkü en etkili öğrenme görsel algılama ile gerçekleşir. Verileri soyut yapısından sıyırıp onlara görsel kimlikler kazandırmak, verilerin hızlı bir şekilde anlaşılmasına neden olacaktır. Sunulan tez kapsamında Python programlama dili kullanılarak T.C. Adalet Bakanlığı Adli Sicil ve İstatistik Genel Müdürlüğü tarafından hazırlanan "Adalet İstatistikleri 2020" yayınından elde edilen veriler, analiz edilerek bu verilerin görselleştirilmesi sağlanmıştır.

Abstract:
We live in an age where knowledge is power. The phenomenon described as information is the processed and meaningful version of the data obtained from many devices and sensors today. As technology advances, processor and memory architectures also evolve. This development has increased the speed of data processing and has also increased the storage capacity of the data. It has become common for today's people who have many different technological devices to produce data and be exposed to this data. However, the increase in the number of devices in parallel with the new living conditions causes the data produced to reach an incredible size. The increase in the size of the data has exceeded the controllability level. For this reason, the processing of uncontrolled data and its transformation into meaningful information becomes very important today. Analysis of the data was tried to be made by using the field of statistics, but the field of statistics alone was insufficient for the large data we call "big data". It is necessary to gain different capabilities for information systems to draw meaningful conclusions by analyzing the data. The acquired abilities should also enable it to be easily understood by everyone, while at the same time transforming the data into information. Visual expression is the most effective way of communication. Because the most effective learning takes place with visual perception. Stripping data from its abstract structure and giving them visual identities will cause the data to be understood quickly. Within the scope of the thesis presented, using the python programming language, T.C. The data from the "Justice Statistics 2020" publication prepared by the Ministry of Justice, General Directorate of Criminal Records and Statistics, was analyzed and visualized.