Yetkin, Emrullah FatihYetkin, Emrullah FatihOmran, Ahmet2020-02-172020-02-172019https://hdl.handle.net/20.500.12469/2767Big data analysis and data science are promising trends. Visualization is critical part. It outlines and presents data as information from different perspectives. Consequently, leaders, decision makers, and end users will grasp concepts and identify patterns with new dimensions. However, while time is still a complex dimension, the number of Information Visualization (InfoVis) software tools are increasing rapidly. This research test out how non-technical people select their InfoVis tools. Generally, end-users have factors affect the selection process of a software tool. A survey is used to detect these features and relations in between. Finally, results are checked and analyzes using python functions of visualization and machine learning functions to outline the grouping of features to simplify the selection process of software visualization tools. The outcome of this research can be used as a general guide to easier understand software visualization capabilities and to compare these tools from end users' perspectives. A framework will be introduced to categorize and suggest InfoVis tools to end users.Büyük veri analizi geçtiğimiz son on yılda oldukça büyük önem kazanmıştır. Görselleştirme, tüm bu veri analizi çalışmalarında oldukça önemli bir yer tutmaktadır. En genel anlamda görselleştirme ile verinin içerdiği bilgiyi farklı bakış açılarından değerlendirme imkanı yaratılabilmektedir. Böylelikle de yöneticilerin, karar vericilerin ve son kullanıcıların bu yeni boyutlar ile veri içerisinde yeni örüntüler algılamaları sağlanmaktadır. Öte yandan çok fazla sayıda yeni görselleştirme aracı bulunmaktadır. Bu çalışma ile teknik olmayan son kullanıcıların görselleştirme araçlarını hangi kriterlere göre seçecekleri analiz edilecektir. Bu amaçla bir anket tasarlanmış ve bu anket ile toplanan veri yardımıyla görselleştirme araçlarına ait hangi özelliklerin bir grup olarak düşünülebileceği incelenmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, son kullanıcıların verilerini görselleştirmeleri için en uygun olan aracı önerebilecek bir tavsiye sisteminin kurgulanması için kullanılabilir.eninfo:eu-repo/semantics/openAccessVisualizationInfoVis toolsEnd users preferencesPythonMachine LearningClusteringClassificationGörselleştirmeKümelemeSon kullanıcı tercihleriMakine öğrenmesiMaster Thesis581174