Fonksiyonel Veri Analizi: Bilim Haritalama Tekniği ile Bir İnceleme

Year 2023, Volume: 21 Issue: 2, 276 - 294, 24.06.2023

Burcu Kocarık Gacar , İstem Köymen Keser

https://doi.org/10.18026/cbayarsos.1248419

Cited By: 2

Abstract

Ramsey ve Dalzell (1991) tarafından tanımlanmış olan fonksiyonel veri kavramı ayrık noktalarda gözlenen nicel verilerin fonksiyonel veriler haline dönüştürülerek verilerdeki yapının ve ilişkilerin özellikle görsel yaklaşımlardan yararlanılarak çok daha rahat yorumlanmasına yardımcı olan fonksiyonel veri analizi alanının ortaya çıkmasını sağlamıştır. Bilim haritalama tekniği, fonksiyonel veri analizi gibi ilgilenilen bir çalışma alanının literatürdeki gelişimini göz önüne seren keşifsel bir araştırmadır. Böylece yıllar boyutunda yayın türü, yayıncı, yazar, menşei, atıf ve referans bilgisi ve anahtar kelimeleri gibi odak noktaları birlikle sergilenebilmektedir. Bu çalışmada Web of Science (WoS) veri tabanı örneği ele alınmaktadır. WoS’ da yer alan istatistiksel yöntem çalışmalarında fonksiyonel veri analizi ile ilişkili olan 6494 yayın bilim haritalama tekniği ile incelenmiştir. Fonksiyonel veri kavramının ilk ortaya çıktığı zamandan günümüze kadar olan zaman aralığı (1991-2022) dikkate alınmıştır. Son 32 yıllık süreçte fonksiyonel veri ile bağlantılı olarak kullanılan çeşitli analiz yöntemlerinin geliştirildiği görülmüştür. Özellikle 2018 yılı itibari ile makine öğrenmesi tekniklerinin fonksiyonel veriye uygulanmasının literatürde incelenmekte olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca denetimli makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan karar ağaçları da fonksiyonel veri ile ilişkilendirilmiştir.

Keywords

Fonksiyonel veri, Bilimsel haritalama, WoS veri tabanı

Functional Data Analysis: A Review with Science Mapping Technique

Abstract

The concept of functional data, defined by Ramsey and Dalzell (1991), has led to the emergence of the field of functional data analysis, which helps to interpret the structure and relations in the data much more easily, especially by using visual approaches, by transforming the quantitative data observed at discrete points into functional data. The science mapping technique is exploratory research that reveals the development of a field of interest, such as functional data analysis, in the literature. Thus, focal points such as publication type, publisher, author, origin, citation and reference information and keywords can be displayed together over the years. In this study, the Web of Science (WoS) database example is discussed. In the statistical method studies in WoS, 6494 publications related to functional data analysis were examined with the science mapping technique. In the last 32 years, it has been seen that various analysis methods used in connection with functional data have been developed. It has been determined that the application of machine learning techniques to functional data is being examined in the literature, especially as of 2018. In addition, decision trees, one of the supervised machine learning methods, are associated with functional data.

Keywords

Fonksiyonel veri, Bilimsel haritalama

References

• Al, U. ve Tonta, Y. (2004). Atıf Analizi: Hacettepe Üniversitesi Kütüphanecilik Bölümü Tezlerinde Atıf Yapılan Kaynaklar. Bilgi Dünyası, 5(1):19-47.
• Al, U. (2008). Türkiye’nin Bilimsel Yayın Politikası: Atıf Dizinlerine Dayalı Bibliyometrik Bir Yaklaşım. Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• Basaglia, T. (2014). What is Bibliometrics and Why We Should Care About It?, CERN Library.
• Björneborn, L. (2004). Small-World Link Structures Across An Academic Web Space: A Library and İnformation Science Approach. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Royal School of Library and Information Science, Copenhagen.
• Clarkson, Douglas B., Fraley, Chris., Gu, Charles C. ve Ramsay, James O. (2015). S+Functional Data Analysis User’s Guide, Insightful Co. USA
• Cobo M., López-Herrera, A., Herrera-Viedma, E. ve Herrera F. (2011). Science Mapping Software Tools: Review, Analysis, And Cooperative Study Among Tools. Journal of The American Society for Information Science And Technology 62(7) pp.1382-402.
• Dabi, Y., Darrigues, L., Katsahian, S., Azoulay, D., De Antonio, M., & Lazzati, A. (2016). Publication Trends in Bariatric Surgery: A Bibliometric Study. Obesity Surgery, 26(11), 2691-2699.
• De Solla Price, D. J. (1963). Little science, big science. New York: Columbia University Press.
• Doğan, G. (2017). Bibliyometri ve Atıf Analizi. Araştırma Yöntemleri.
• Garfield, E. (1979). Citation Indexing: Its Theory and Application in Science, Technology and Humanities. New York: Wiley
• Gündüz, M. (2012). Fonksiyonel Kanonik Korelasyon Analizi ile İMKB’de İşlem Gören Şirketlerin Kapanış Fiyatları ile İşlem Miktarları Arasındaki İlişkinin Araştırılması, Ankara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayınlanmamış Doktora Tezi
• Gürsakal, N. (2017). Büyük Veri. Genişletilmiş 3. Baskı. Bursa: Dora Yayıncılık.
• Henderson, B. (2006). Exploring Between Site Differences in Water Quality Trends:A Functional Data Analysis Approach, Environmetrics, 17, 65–80.
• Keser, İ. (2007), Çok Değişkenli İstatistiksel Boyut İndirgeme Yöntemi Olarak Düzgünleştirilmiş Fonksiyonel Ana Bileşenler Analizi Üzerine Bir Araştırma, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
• Keser, İ. (2010). Ege Bölgesi Yağış Verilerinin Fonksiyonel Veri Analizi ile İncelenmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1):40,66.
• Khalil, G. M., & Crawford, C. A. G. (2015). A Bibliometric Analysis of Us-Based Research On The Behavioral Risk Factor Surveillance System. American Journal of Preventive Medicine, 48(1), 50-57.
• Kocarık, B. (2018). Büyük Veri Üzerine Uluslararası Literatürün Bibliyometrik Analizi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. İstanbul, 2018.
• Kurutkan, M.N. & Orhan, F. (2018). Bilim Haritalama, Bibliyometrik Analiz, Sağlık Politikası Konusunun Bilim Haritalama Teknikleri ile Analizi, Doç. Dr. Mehmet Nurullah Kurutkan & Dr. Fatih Orhan, (Ed.), İKSAD Yayınevi.
• Levitin, Daniel J., Nuzzo, Regina J., Vines, Bradley W. ve Ramsay, J. O., (2007). Introduction to Functional Data Analysis, Canadian Psychology, 48 (3), 135-155.
• Osareh, F. (1996). Bibliometrics, Citation Analysis and Co-citation Analysis: A Review of Literature I, Libri, 46:149-158.
• Pritchard, A. (1969). Statistical Bibliography or Bibliometrics. Journal of Documentation, 25(4), 348-349.
• Ramsay J.O. (1982). When The Data Are Functions. Psychometrica, 47(4).
• Ramsay, J. O., & Dalzell C. (1991). Some Tools For Functonal Data Analysis, Journal of the Royal Statistical Society: Series B.,53 (3)
• Ramsay J.O., & Silverman B.W. (1997). Functional Data Analysis. Springer –Verlag: New York.
• Ramsay, J. O., Hooker, G., and Graves, S. (2009). Functional Data Analysis with R and MATLAB. Springer, New-York.
• Sengupta, I. N. (1992). Bibliometrics, İnformetrics, Scientometrics And Librametrics: An Overview. Libri, 42(2), 75.
• Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software Survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538.