Gelir ve yaşam koşulları verisinin veri madenciliği yaklaşımı ile i̇ncelenmesi ve model performanslarının değerlendirilmesi - Özdemir, Olgun (My University, 2020)
Ulusal İstatistik Enstitüleri (UİE) tarafından üretilen resmi veriler devletin ekonomik ve sosyal karar alma sürecinde önemli bir rol oynamaktadır. Resmi verilerin geleneksel istatistiksel yaklaşımlardan ziyade veri madenciliği (VM) yöntemleri ile ele alınması, yeni bilgiler ve gizli kalıpların ortaya çıkarılması bakımından önem kazanmaktadır. Resmi istatistikler için VM yöntemleri kullanışlı olmakla birlikte hala yeni VM yöntemlerinin keşfedilmesi devam etmektedir. Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yürütülen 2015 yılı Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması (GYKA) verileri VM yöntemleri ile incelenmiştir. 36036 adet ferde ilişkin yatay kesit verileri ele alınmış olup fert gelirini en çok etkileyen değişkenler belirlenerek fertlerin refah durumu incelenmiştir. Fertlerin sosyoekonomik profillerinin belirlenmesi amacıyla gizli sınıf analizi (GSA) ve k- modlar kümeleme analizi kullanılmıştır. Bireylerin sosyoekonomik durumu kümeleme ve rastgele orman (RO) algoritma modelleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. 10 sınıflı GSA modelinde yeni seçilen bir ferdin hangi olasılıkla hangi sınıfa dahil olacağı elde edilmiştir. Elde edilen gizli sınıfların en yüksek olasılıkla aldıkları değişken değerlerine göre fertlerin gizli sınıf profil tanımları elde edilmiştir. k-modlar kümelemesi sonucu elde edilen 10 adet küme, küme modlarına göre tanımlanmış ve fertlerin küme profil tanımları elde edilerek sonuçları GSA sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Kategorik değişkenlerin ele alındığı bu çalışmada, GSA yönteminin k-modlar kümeleme yöntemine göre daha tutarlı sonuçlar sağladığı görülmüştür. Fert gelirinin diğer tüm dokuz adet girdi değişkeninin fonksiyonu olarak seçildiği RO modelinde değişkenlerin önemlilikleri belirlenmiştir. Sırasıyla eğitim, meslek ve yaş değişkenlerinin daha önemli olduğu ve RO modeline en fazla katkıyı sağladığı gözlenmiştir. Oldukça kapsamlı ve detaylı bir veri olan GYKA verisinde, VM yöntemlerinin uygulanabilmesi ve veriden anlamlı sonuçlar çıkarılması bakımından GSA ve RO gibi yöntemler uygun görünmektedir. Benzer VM süreçleri farklı resmi veriler için de anlamlı sonuçlar elde etmek amacıyla kullanılabilir. Bu çalışmada ifade edilen görüş ve yorumlar hazırlayanın kendisine ait olup, TÜİK’i bağlamaz. Bu teze dayalı tüm çalışmalar için de aynı kural geçerlidir.
Tez (Doktora) - Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020
Keywords: Veri madenciliği; GYKA; Gizli sınıf analizi; K-modlar; Rastgele ormanlar