Data mining is a process of an information that is produced from data clusters that occurs during the period of digitalization in order to produce important findings for decision-makers.In this study, the examples of findings in terms of data mining among data clusters that were generated in libraries are included. It is emphasized that what steps should be followed and some studies took part that are completed in Central Library of the Akdeniz university in this process.In the first chapter of this study data mining is emphasized and tried to explain the features in terms of scientific grounds. The preparation step which is an essential part of data mining is stated elaborately. Yet, the studies performed in digital libraries and the findings point that how the process to work are stated in the end of the chapter by means of data mining tools. Also the modelling and algorithms that are used during the process of data mining are emphasized in there.Various modelling is applied on data of issue-loan-circulation by means of information of users and issue of the application section of library. An important pre-processing took part in data before setting up the models thus the data was gotten to suitable to analysis. Association and cluster models are processed by Aprioi and TwoStep algorithms in order to gather useful data to pass to decision-makers of library, also enriched with charts.

Veri madenciliği, dijitalleşme sürecinde ortaya çıkan veri yığını içerisinden elde edilen sağlıklı bilgilerin, belirli işlemlerden geçirilerek karar vericiler için önemli bulguların ortaya konulmasını sağlayan bir süreçtir. Bu çalışmada kütüphanelerde oluşturulan veri yığınlarının arasından veri madenciliği tekniği ile elde edilebilecek bulgulara örnekler verilmiştir. Bu işleyiş içerisinde hangi adımların takip edilmesi gerektiği konusu üzerinde durulmuş, uygulama aşamasında Akdeniz Üniversitesi Merkez Kütüphanesi veritabanı üzerinde çalışmalar yapılmıştır.Çalışmanın ilk bölümlerinde veri madenciliği kavramı üzerinde durulmuş ve bilimsel açıdan özellikleri anlatılmaya çalışılmıştır. Veri madenciliği sürecinin önemli bir bölümünü oluşturan veri hazırlık aşaması, detaylarıyla ortaya konulmuştur. Yine veri madenciliği araçları sayesinde dijital kütüphanelerde yapılan çalışmalar ile bu sürecin kütüphanelerde nasıl işlemesi gerektiğine dair bulgular bölüm sonunda paylaşılmıştır. Veri madenciliği sürecinde kullanılan modellemeler ve algoritmalar detaylı bir şekilde açıklanmış, kullanım alanları hakkında bilgiler verilmiştir.Uygulama bölümü kütüphane içi kullanıcı ve yayın bilgileri yardımıyla yayın ödünç sirkülâsyonu verileri üzerinde çeşitli modellemeler uygulanmıştır. Modellerin kurulmasından önce veriler üzerinde ciddi bir ön-işleme süreci gerçekleştirilmiş, veriler analizler için en uygun duruma getirilmiştir. Birliktelik ve kümeleme modellerinde Apriori ve TwoStep algoritmaları uygulanmış ve kütüphane karar vericilerine yardımcı olabilecek anlamlı veriler elde edilmeye çalışılmış, grafiklerle zenginleştirilmiştir.