| dc.creator |
Fişek, Saliha,
1986-
203387
author |
|
| dc.creator |
Küçüksille, Ecir Uğur,
1976-
thesis advisor
9288 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı.
9114
issuing body |
|
| dc.date |
2019. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF04517.pdf |
|
| dc.description |
Günümüzde çeşitli kaynaklarca üretilen verilerin boyutundaki ve üretim hızındaki artış sebebiyle bu verilerin kullanımını, yönetimini ve analizini sağlamak amacıyla yeni teknolojiler ortaya çıkmıştır. Çok büyük boyuttaki verilerin geleneksel yöntemlerle işlenmesi ve analiz edilmesi mümkün değildir. Bu büyük verilerle çalışmak için Hadoop, Hdfs, Spark gibi yeni teknolojiler geliştirilmiştir. Bu çalışmada altı aylık Süleyman Demirel Üniversitesi ağ trafik kayıtları büyük veri teknolojileri ile analiz edilerek; kullanıcıların sosyal medya uygulama tercihleri, en çok ziyaret edilen uygulamalar, ziyaret edilen uygulama kategorilerinin birliktelik analizi sonuçları paylaşılmıştır. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar ışığında, Süleyman Demirel Üniversitesi internet kullanıcılarının sosyal medya uygulamaları tercihleri ortaya konmuştur. Ayrıca ağın günün hangi saatlerinde hangi amaçla kullanıldığı analiz edilmiştir. Bu noktada, ağın verimli olarak kullanılabilmesi için çeşitli önerilerde bulunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Büyük Veri Analizi, Büyük Veri Analiz Yöntemleri, Ağ Kullanıcı Davranış Analizi |
|
| dc.description |
Nowadays, due to the increase in the size and speed of data generated by various sources, new technologies have emerged to provide the usage, management and analysis of these data. It is impossible to process and analyze very large data in traditional ways. New technologies such as Hadoop, Hdfs, and Spark have been developed to work with these big data. In this study, the six-month network traffic records of Süleyman Demirel University were analyzed using big data technology; the social media application preferences of the users, the most visited applications, the results of the association analysis of visited application categories were shared. Based on the results of this study, the social media application preferences of Internet users at Süleyman Demirel University were revealed. In addition, at what times of day the network is used for what purpose was analyzed. At this point, various suggestions have been made to effectively utilize the network.
Keywords: Big Data, Big Data Analysis, Big Data Techniques, Network User Behaviours Analysis |
|
| dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, 2019. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Günümüzde çeşitli kaynaklarca üretilen verilerin boyutundaki ve üretim hızındaki artış sebebiyle bu verilerin kullanımını, yönetimini ve analizini sağlamak amacıyla yeni teknolojiler ortaya çıkmıştır. Çok büyük boyuttaki verilerin geleneksel yöntemlerle işlenmesi ve analiz edilmesi mümkün değildir. Bu büyük verilerle çalışmak için Hadoop, Hdfs, Spark gibi yeni teknolojiler geliştirilmiştir. Bu çalışmada altı aylık Süleyman Demirel Üniversitesi ağ trafik kayıtları büyük veri teknolojileri ile analiz edilerek; kullanıcıların sosyal medya uygulama tercihleri, en çok ziyaret edilen uygulamalar, ziyaret edilen uygulama kategorilerinin birliktelik analizi sonuçları paylaşılmıştır. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar ışığında, Süleyman Demirel Üniversitesi internet kullanıcılarının sosyal medya uygulamaları tercihleri ortaya konmuştur. Ayrıca ağın günün hangi saatlerinde hangi amaçla kullanıldığı analiz edilmiştir. Bu noktada, ağın verimli olarak kullanılabilmesi için çeşitli önerilerde bulunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Büyük Veri Analizi, Büyük Veri Analiz Yöntemleri, Ağ Kullanıcı Davranış Analizi |
|
| dc.description |
Nowadays, due to the increase in the size and speed of data generated by various sources, new technologies have emerged to provide the usage, management and analysis of these data. It is impossible to process and analyze very large data in traditional ways. New technologies such as Hadoop, Hdfs, and Spark have been developed to work with these big data. In this study, the six-month network traffic records of Süleyman Demirel University were analyzed using big data technology; the social media application preferences of the users, the most visited applications, the results of the association analysis of visited application categories were shared. Based on the results of this study, the social media application preferences of Internet users at Süleyman Demirel University were revealed. In addition, at what times of day the network is used for what purpose was analyzed. At this point, various suggestions have been made to effectively utilize the network.
Keywords: Big Data, Big Data Analysis, Big Data Techniques, Network User Behaviours Analysis |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Ağ kullanıcılarının internet kullanım yönelimlerinin büyük veri analiz yöntemleri ile incelenmesi = Analysis of internet use tendencies of network users with big data analysis methods / |
|
| dc.type |
text |
|