Endüstri mühendisliği alanındaki lisansüstü tezlerin veri madenciliği ile çalışma konu önceliklerinin belirlenmesi

Günümüzde birçok yüksek lisans ve doktora tezi yazılmaktadır. Bu yazılan tezlerin konularının belirlenmesinde günümüz eğilimlerini yakalaması ve reel anlamda işletmelerin sorunlarına çözüm getirmesi üniversitelerin proaktif çözümler üretmesi açısından önem arz etmektedir. Yapılan bu araştırmada YÖK tez veri tabanında yer alan 1975 -2018 yılları arasında endüstri mühendisliği çatısı altında yazılmış olan yüksek lisans ve doktora tezlerinin başlık, özet ve anahtar kelimeleri dikkate alınarak araştırmada ele alınmıştır. İndirilen tez verileri MSSQL veri tabanında saklanmıştır. Tezler YÖK'ün endüstri mühendisliği sınıflandırmaları dikkate alınarak tez çalışması kapsamında yazılan Naive Bayes algoritması ve Weka programında hazır paket halinde gelen BAGGING, J48, JRIP, KNN, NB, NBM, SMO algoritmalar ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın öne çıkan sonuçları olarak tez sayıları üniversitelere ve dönemlere göre değişiklik gösterdiği görülmektedir. Bunun yanı sıra çalışma kapsamına dâhil edilen tezler en fazla %20,7'lik bir oran ile Optimizasyon kategorisi altında sınıflandırıldığı görülmektedir. Bu sonucun ortaya çıkmasında en başarılı sınıflandırma algoritması ise KNN algoritması olmuştur. Bununla birlikte tüm tez çalışmalarının %14'lük bir oranı İstanbul Teknik Üniversitesi çatısı altında yayınlanmıştır. Bu sonuç ilgili üniversiteyi Endüstri Mühendisliği alanında en fazla tez çalışması yapan üniversite yapmıştır.