Cluster analysis
102 theses under this subject heading
Bağlı veri kaynakları ve ilişkileri kullanılarak haberlerin öbeklendirilmesi
Metin veya doküman öbeklendirilmesi, aynı konuyla ilgili olan metin belgelerinin belirlenerek gruplandırılması işlemidir. Bu işlem, metin belgelerinin sayısının artmaya devam ettiği sürekli büyüyen Web için özellikle önemlidir. Haber öbeklendirilmesi bu alanda, haber belgelerinin konu bazında sınıflandırılmasının hedeflendiği özel bir konudur. Bu probleme ilişkin daha önce geliştirilmiş çözümler, belgelerin içlerinde geçen kelimelerle ve bu kelimelerin sıklıklarıyla temsil edildiği ``sözcük çantası'' yaklaşımını kullanmıştır ve öbeklendirme işlemi belgelerin bu gösterimi kullanılarak ölçülen benzerlikler kullanılarak yapılmıştır. Bununla birlikte, bu yaklaşım sözcüklerin anlamını veya önemini dikkate almaz ve sözcüklerdeki muğlaklık çözümlenmez. Bu çalışmada doküman veya haber öbeklendirilmesi konusunda ``bağlı veri'' kullanan yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşımda haber belgelerindeki sözcükler ve cümleler, DBpedia gibi bağlı veri bilgi tabanlarındaki gerçek dünya karşılıklarına eşlenir ve belgeler sahip oldukları bağlı veri varlıklarıyla temsil edilmektedir. Daha sonra haberler bu varlıklar ve bu varlıkların kategori hiyerarşisi benzerlikleri kullanılarak öbeklendirilmektedir. Değerlendirme sonuçları, geliştirilen yaklaşımın kelime çantasına göre daha iyi sonuç verdiğini göstermektedir.
Trakya'da mevcut tarımsal üretim üzerine bir araştırma
Bu çalışmada, Trakya'da mevcut tarımsal yapısı ortaya konulmuş olup bölgedeki üç ilin (Kırklareli, Edirne, Tekirdağ) tarımsal yapıları karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve yıllar içerisinde değerlendirilmiştir. Ayrıca, bu illere bağlı toplam 28 ilçenin tarımsal yapıları çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Çalışmada, 2016-2018 yıllarına ait ilçelerdeki toplam nüfus, Çiftçi Kayıt Sistemi (ÇKS)'ne kayıtlı çiftçi sayıları, buğday, arpa, ayçiçeği, çeltik, kanola, yonca, macar fiği, adi fiğ, silajlık mısır ekiliş alanları ve üretim miktarları, tahıllar ve diğer bitkisel ürünler, sebze, meyve, içecek ve baharat bitkileri, nadas, çayır-mera alanları, büyükbaş, küçükbaş, kanatlı ve arılı kovan sayıları ele alınmıştır. İncelenen tüm değişkenlerin illere göre farklı önem düzeylerinde değişim gösterdiği belirlenmiştir. Çok boyutlu ölçekleme analizi sonuçlarına göre, Keşan, Süleymanpaşa, Hayrabolu ve Malkara ilçelerinin incelenen değişkenler bakımından en önemli ilçeler olduğu belirlenmiştir. Kümeleme analizi sonuçlarına göre de, ilçelerin genellikle üç kümede toplandığı tespit edilmiştir. Edirne Merkez, Havsa, Süloğlu, Babaeski, Vize, Demirköy, Kofçaz, Ergene, Saray ilçelerinin birinci, Keşan, İpsala, Meriç, Lüleburgaz, Pınarhisar, Pehlivanköy, Süleymanpaşa, Çorlu, Muratlı, Malkara, Kapaklı, Marmara Ereğlisi, Şarköy ilçelerinin ikinci ve Uzunköprü, Enez, Lalapaşa, Kırklareli Merkez, Hayrabolu, Çerkezköy ilçelerinin üçüncü kümede yer aldığı belirlenmiştir. Bu çalışmada elde edilen bulgular, bölge ile ilgili yapılacak üretim planlaması, havza bazlı ürün destekleme çalışmaları ve kısa vadeli tarım politikaları oluşturulması gibi konularda politika yapıcılar ile akademik çevrelere yol gösterebilecektir.
Denim kumaş üretiminde hataların analizi ve mamul ürüne etkisinin incelenmesi
Bu çalışmanın amacı denim konfeksiyon işletmelerinde, her kumaşın kendine ait özelliklerine göre hata puanlarının alt ve üst limitlerini kontrol kartları yardımıyla belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda kumaş tipine bağlı olarak farklı denim kumaşları kontrol kartı yardımıyla incelenip, üst kontrol limitleri belirlenmiştir. 3 yıllık bir veri kaydının incelendiği bu çalışmadaki diğer bir amaç, hata puanlarının bitmiş ürüne etkisinin olup olmadığını incelemektir. Uygulamanın gerçekleştirildiği işletme verileri ışığında söz konusu etkinin olmadığı istatiksel olarak tespit edilmiştir. Bunların dışında kumaş hatalarının üst kontrol limitlerine ait veriler kullanılarak, işletmede uygulama kolaylığı sağlamak ve kumaş tiplerini gruplandırmak amacıyla kümeleme analizi uygulaması gerçekleştirilmiştir.
Determination of river pollution sources using source apportionment method: Ergene river
Ergene Watershed in Thrace Region has been in the news about the river pollution problems. The provinces within the watershed, especially Tekirdağ, have intense industrial activity due to the geographical location. Uncontrolled industrialization and unplanned urbanization have increased rapidly since 1990s in the region, and caused numerous environmental problems. Ergene River and its tributaries supply water to the watershed. A significant part of the industrial facilities is concentrated in the Çorlu-Çerkezköy region close to Çorlu Stream in Tekirdağ Province, and the pollution in the river starts in this region, which is at the beginning of Ergene River. The population has been also increasing by the influence of the organized industrial districts and industrial activities. There are approximately 1 768 000 people living and 2 000 industries in the region. Additionally, agricultural activities are carried out intensively in the watershed as well as the industrial activities. Water quality is analyzed to estimate pollution level and determine the potential uses of the water source. Sampling and measurements are the important steps in watershed management along with the inventory of pollution sources to identify the problem. Environmental Quality Standards (EQSs) for specific and priority pollutants recently included in "Surface Water Quality Regulation". Measurements of these pollutants give more information than the routine monitoring for conventional pollutants to distinguish different pollution sources. Firstly, Ergene Watershed, boundaries of watersheds, and river were determined using ArcGIS software using a current high-resolution Digital Elevation Model (DEM) dataset. The current river was investigated using Google Earth to take into account the human interferences such as changes in riverbed and water irrigation channels. A total of 75 sampling locations were determined according to the number and spatial distribution of discharge points in the watershed. Measurements were evaluated and statistical analyses were performed to understand the characteristics of Ergene River pollution and contributing sources. In this study, three season (summer, fall, and winter) measurements of several micropollutants in addition to conventional pollutants and metals were used from 75 sampling locations in Ergene River. Pollution sources and contributions need to be identified to understand the state of the pollution and control pollution sources. Thus, source identification and apportionment using multivariate statistical analysis techniques namingly Cluster Analysis (CA), Principal Component Analysis (PCA), and Positive Matrix Factorization (PMF) were performed for this study. Out of 223 micropollutants, total of 132 in summer, 136 in fall, and 97 in winter were detected at least one sampling location. The multivariate statistical analyses were performed for the whole river, main river, and Çorlu Stream only. CA using Ward linkage method was performed with measured pollutants and sampling locations for three seasons with normalized concentration values. CA for sampling locations indicated two main clusters; first one with relatively clean locations and another one with polluted locations for all seasons. In addition, heatmaps were created. PCA was performed to the three seasons with pollutants with at least one measurement above Limit of Detection (LOD). The first 5-6 principal components usually explain more variation and 50% of the total variance was explained with the first seven components. PCA was also performed only with pollutants with more than 12.5% and 25% detection efficiency. For these cases, and main river, Çorlu Stream results, explained total variances were increased for all seasons. Çorlu Stream for three seasons with >25% detection of pollutants was identified approximately 100% with ten components. Fifty percent of the total variance was explained with the first three components Çorlu Stream with all measurements as well. PMF runs were performed for three to seven factors for three seasons (summer, fall, winter) and three cases (whole river, main river, and Çorlu Stream). Optimum number of factors were found as six factors for Ergene River, six factors for main river, and five factors for Çorlu Stream in summer; five factors for Ergene River, six factors for main river, and five factors for Çorlu Stream in fall; five factors for Ergene River, five factors for main river, and four factors for Çorlu Stream in winter. These findings were also consistent with the PCA results in which the same factors explained approximately 50%, 70%, and 70% of the variability in the dataset for Ergene River, main river, and Çorlu Stream, respectively. PMF runs were performed for three to seven factors for three seasons and three cases with pollutants greater than 25% detection frequency, and almost all of these pollutants were categorized as "Strong" according to their S/N ratio. According to the quality of fit parameter (Qtrue/Qexpected), optimum numbers of factors were determined as six factors for Ergene River, five factors for main river, and six factors for Çorlu Stream in summer; six factors for Ergene River, five factors for main river, and six factors for Çorlu Stream in fall; five factors for Ergene River, six factors for main river, and six factors for Çorlu Stream in winter. PMF results for the main river and Çorlu Stream with pollutants greater than 25% detection frequency were found to give the most stable solutions and used for identification of the sources. After determination the number of factors, uncertainty runs using Bootstrap (BS) and Displacement (DISP) methods were performed to understand the contributions of pollutants to source profiles. Factor fingerprints, factor contributions, and uncertainty methods error estimations of factor contributions for main river in three seasons were obtained. Major contributed pollutants for the factors and their contribution (%) in main river were combined, and contributions were indicated the important pollutants in each factor. According to pollutants with high factor profile percentages and low uncertainty, ranking was made. To understand the location of pollution sources, the factor contributions to the sampling locations of PMF were plotted against the distance from the beginning of the river (km) and the direction of flow. According to PMF results, Factor 1 was characterized by industrial pollutants, Factor 2 was by industrial, domestic, and agricultural pollutants, Factor 3 by industrial pollutants used in corrosion inhibitor, automotive and metal production, Factor 4 by pesticides, and Factor 5 strongly by metal pollutants in summer. In fall, Factor 1 was characterized by mixed industrial and domestic pollutants, Factor 2 by pesticides, insecticides, and herbicides, Factor 3 by industrial, domestic, and agricultural pollutants, Factor 4 mostly by domestic pollutants and Factor 5 by NO3 and pesticides. In winter, Factor 1 was characterized by specific industrial pollutants which can be identified as solvent and paint industry, Factor 2 by metal pollutants, Factor 3 by conventional pollutants and corrosion inhibitors, drug precursors, Factor by industrial pollutants and Factor 5 by metal pollutants, Factor 6 was strongly influenced by conventional and domestic pollutants in winter. According to PMF factor contributions for sampling locations, Factor 1 in summer, Factor 1 in fall, and Factors 1 and 4 in winter; Factor 2 in summer, Factor 3 in fall, and Factor 3 in winter; Factor 3 in summer, Factor 3 in fall, and Factor 4 in winter; Factor 4 in summer, Factor 5 in fall, and Factor 3 in winter; and Factor 5 in summer, Factor 4 in fall, and Factor 5 in winter were found similar contributed in main river. Factor 2 in winter was not related other factors in other seasons. According to PMF factor contributions for pollutants in main river, Factors 1 in summer, 1 in fall, and 4 in winter, Factors 2 in summer, and 3 fall, Factors 4 in summer, 5 in fall, and 4 in winter, Factors 5 in fall, 5 in winter were found similar.
Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirlerinin belirlenmesi ve performans analizi
'İkinci kademe şehir' kavramının 1980'lerde Rondinelli (1982) tarafından popüler hale getirildiğini belirten Roberts (2014) ikinci kademe şehirleri, nüfusları birkaç yüz bin ile birkaç milyon arasında değişen ve kentsel hiyerarşinin ikinci düzeyini ifade eden şehirler olarak tanımlamıştır. İkinci kademe şehirlere yönelik nüfus büyüklüğü üzerinden yapılan bu ve benzeri tanımlar dışında, şehirlerin tanımlanmasında literatürde birbirinden farklı yaklaşımların ön plana çıktığı görülmüştür. İkinci kademe şehirlerin yanlız 'nüfus büyüklüğü' üzerinden tanımlanamayacağını, bu şehirlerin tanımlanmasında 'fonksiyonel yaklaşım'ın da önemli olduğunu savunan bir grup araştırmacı, ikinci kademe şehirlerin kentsel sistem içinde üstlendikleri rol, sahip oldukları fonksiyonlar ve diğer şehirler ile aralarındaki sosyo-ekonomik ilişkilere göre tanımlanmaları gerektiğini öne sürmüşlerdir. Fonksiyonel yaklaşımın yanında Cardoso (2016a) ikinci kademe şehirlerin tanımlanmasında, bu şehirlerin politik bağlam içindeki konumlarını ve geçirdikleri tarihsel süreci ele alan 'politik yaklaşım'ın önemini vurgulamıştır. İkinci kademe şehirler üzerine yapılan tanımlar ile birlikte, literatürde bu şehirlerin yerel, ulusal ya da küresel ilişkiler ağında üstlendikleri rol, gelişme desenleri (Roberts, 2014) ve fonksiyonel uzmanlıklarına (Song, 2013) göre birbirlerinden farklı tipolojiler gösterdikleri ifade edilmiştir. İkinci kademe şehirler kapsamında öne çıkan konulardan bir diğeri bu şehirlerin ortaya çıkmalarında ya da büyüme ve gelişmelerinde etkili olan faktörlerdir. Yapılan literatür incelemesi sonucunda bu faktörleri, birinci kademe şehirlerde aşırı yığılma nedeniyle ortaya çıkan negatif dışsallıklar; metropol alana yakın olmaktan kaynaklı entegrasyon ile ilişkili 'ödünç boyut (Alonso, 1973)' ve 'yerel, ulusal veya küresel ağsal bağlantısallık' olmak üzere 3 temel kategoride sınıflandırmak mümkündür. Birinci kademe şehirler ya da literatürde çoğu yerde ifade edildiği üzere başkentler, zamanla aşırı büyümeden kaynaklı azalan getiriler sürecine girmektedir (Parkinson ve diğ, 2012). Bu noktada, birinci kademe şehirlerin gerilemesi ile ilişkilendirilen kent büyüklüğüne azalan getiriler, ikinci kademe şehirlerin büyümesinin bir yorumu (Camagni ve Capello, 2015) olarak ön plana çıkmaktadır. İkinci kademe şehirlerin ortaya çıkmasında ya da büyümesinde ikinci önemli yorum olan 'ödünç boyut' ile ilgili, bu şehirlerin büyük metropollere olan yakınlıklarından kaynaklı dezavantajlardan kaçınarak, etki alanında bulundukları metropollerden rol (yakınlıktan kaynaklı avantajlar) çalabildikleri ve bu şehirlerdeki ekonomik fonksiyonlar ile ağlara ulaşabildikleri (Yiğitcanlar ve diğ., 2015) belirtilmiştir. İkinci kademe şehirlerin gelişmesinde son yorum ise 'yerel, ulusal ya da küresel düzlemde ilişkili oldukları ağlar' ile ilgilidir. Capello (2000) tarafından ifade edildiği üzere, kentler arasındaki fonksiyonel ilişkiler sonucu ortaya çıkan 'kentsel ağ dışsallıkları' ile iyi bir şekilde eşleşen 'ağsal bağlantılar' (McCann ve Acs, 2011), yığılma faydalarının yerine geçebilmektedir (Derudder, 2017'de atıfta bulunulduğu gibi). Dolayısıyla farklı düzlemdeki ağlara entegrasyon/bağlantı konusu ikinci kademe şehirlerin gelişmesinde yeni bir yorum olarak ortaya çıkmıştır. İkinci kademe şehirlere yönelik literatürde ön plana çıkan son konu bu şehirlerin birinci kademe şehirlere göre ulusal demografik ve ekonomik büyüme ile sosyal ve kurumsal yapının gelişmesinde gösterdikleri performanstır. Parkinson ve diğ. (2015) ikinci kademe şehirlerin küresel düzlemde daha az harekete geçebilmelerine rağmen, başkent dışındaki bölgeler için birer dinamizm kaynağı olduklarını ve ulusal büyümeye önemli katkılarda bulunduklarını ifade etmiştir. Genel olarak ikinci kademe şehirlerin ulusal büyümeye bireysel olarak yaptıkları katkı birinci kademe şehirlerin gerisinde kalsa bile, bu şehirler biraraya geldiklerinde büyümeye yaptıkları katkı birinci kademe şehirlerin ötesinde olmuştur. İkinci kademe şehirlerin performansı gelişmiş ülkeler literatüründe başkentlerde yaşanan desantralizasyon süreci ile çok merkezli kentsel gelişmenin ulus bütününde dengeli kalkınmaya etkisi üzerinden incelenmektedir. Gelişmekte olan ülkelerde ise bir performans incelemesinden ziyade birinci kademe şehirlerin aşırı büyümeleri sonucu girdikleri azalan getiriler sürecinde, ulusal büyümenin sürdürülmesi adına ikinci kademe şehirlerin üstlendikleri rol değerlendirilmektedir. İkinci kademe şehirler kapsamında literatürde ön plana çıkan konular ışığında ulusal literatür incelendiğinde, bizzat ikinci kademe şehir kavramını kullanan sınırlı sayıda çalışmanın var olduğu görülmüştür. Yapılan çalışmaların her biri ikinci kademe şehir konsepti kapsamında farklı şehirleri ele almıştır. Çalışmalarda şehirler genel olarak demografik ve ekonomik yapının değişimi kapsamında ele alınırken; ikinci kademe şehir konsepti kapsamında şehirlerin sosyal, fiziksel ve kurumsal yapılarındaki değişimleri ele alan boyutlara yönelik incelemeler geri planda kalmıştır. Literatürde belirtilen konular ışığında bu tez kapsamında Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirlerinin 81 il içinde, demografik ve ekonomik büyüme ile sosyal, fiziksel ve kurumsal yapının gelişmesinde gösterdikleri performansın yıllara bağlı değişimi üzerinden belirlenmesi amaçlanmıştır. Bahsedilen amacın gerçekleştirilmesinde araştırma probleminin ortaya konulup sırasıyla araştırma soruları ve hipotezlerin oluşturulduğu, sonrasında '2 aşamalı kümeleme analizi' ile hipotezlerin test edildiği ve elde edilen sonuçlar ile çeşitli genellemelerin yapıldığı tümevarımcı bir yöntem benimsenmiştir. Kümeleme analizinde küme sayısı, tezin ilgili bölümünde nedenleri daha detaylı açıklanacak olmakla birlikte '8' olarak belirlenmiştir. Böylece Türkiye'nin 81 ili yukarıda bahsedilen kategorilerde gösterdikleri performansın birbirlerine ve ilgili küme merkezlerine olan yakınlığı üzerinden, her yıl için 8 ayrı kümeye ayrılmıştır. Şehirlerin kümelere atanmasında 'benzerlik ve yakınlık ölçütlerini' esas alan 'Manhattan yöntemi' (Yılmaz ve Patır, 2011) kullanılmıştır. Bununla birlikte kümeleme analizi şehirlerin performans değişimlerinin incelenmesini, yıllara bağlı olarak 'kümeler arasında yaptıkları geçişlerin' izlenmesi ile mümkün kılmıştır. Kümeleme analizinde, Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirlerinin yıllara bağlı olarak gösterdikleri performans değişimi üzerinden belirlenmesinde söz konusu yıllar 2007 ile 2017 arasındaki yılları kapsayan periyotta yer almaktadır. Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirleri 2010, 2014 ve 2017 yıllarında (yaklaşık olarak 4'er yılda birlik değişimler) gösterdikleri performansın değişimi üzerinden tespit edilmiştir. Sonrasında ikinci kademe şehirlerin performans değişimleri aynı periyot içinde, iki farklı dönem üzerinden incelenmiştir. Performans değişiminin incelenmesine konu olan dönemlerden ilki kriz dönemi (2007-2009) iken; ikincisi kriz sonrası (2010-2017) dönemdir. Ayrıca kümeleme analizinde hem ikinci kademe şehirlerin belirlenmesinde hem de performans değişimlerinin incelenmesinde kriz yıllarının yanıltıcı etkisinden kaçınmak için, baz yılı olarak Türkiye ekonomisinin daha refah ve dengede olduğu 2010 yılı seçilmiştir. Böylece baz yıldan sonraki yıllara ilerleyerek ve önceki yıllara geçiş yapılarak şehirlerin performans değişimleri incelenmiştir. Sonuç olarak Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirleri İstanbul metropolünün etkisinde gelişen metropoliten alt merkezlerden Bursa, Kocaeli, Sakarya, Tekirdağ ve İzmir metropolünün etkisinde gelişen metropoliten alt merkezlerinden Manisa ile literatürde Anadolu Kaplanları olarak tanımlanan Gaziantep ve Kayseri olarak belirlenmiştir. Gelişme nedenlerine göre birbirlerinden farklılaşan ikinci kademe şehirlerin, ölçüm periyodunda gösterdikleri performans üzerinden de birbirlerinden farklılaştığı tespit edilmiştir. Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirlerinden metropoliten alt merkezler, ilgili periyotta genel olarak Anadolu Kaplanları'na göre daha iyi bir performans göstermiştir. Ayrıca Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirleri demografik ve ekonomik büyümede gösterilen performans ile diğer şehirler arasında ön plana çıkmış; sosyal, fiziksel ve kurumsal yapının gelişmesinde gösterilen performansta ise görece geri planda kalmıştır. Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirleri belirlendikten ve performans değişimleri yorumlandıktan sonra, şehirlerin büyüme ve gelişme dinamikleri incelenmiştir. Son olarak tezin sonuç bölümünde ikinci kademe şehirlere yönelik bu tez kapsamında öne çıkan politikalar ile birlikte literatürde yer alan politikalar incelenmiştir. Bu kapsamda genel olarak Türkiye'nin potansiyel ikinci kademe şehirlerinin sosyal ve kurumsal yapılarının geliştirilmesine yönelik politikalar ön plana çıkmaktadır. İkinci kademe şehirlere yönelik politikalar incelendikten sonra, literatürde ön plana çıkan konuların tez kapsamında gerçekleştirilen kümeleme analizinde elde edilen sonuçlar ile ilişkili olarak değerlendirildiği bölüm ile tez sonlandırılmıştır.
PISA 2018 Türkiye örnekleminde okuma okuryazarlık düzeylerinin farklı veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile incelenmesi
Bu araştırmanın amacı PISA 2018 Türkiye örneklemine dayalı olarak öğrencilerin okuma becerileri başarısını etkileyen faktörlere ve başarı puanlarına göre başarı durumlarının ve okuma becerileri yeterlilik düzeylerinin Yapay Sinir Ağları, Karar Ağaçları, K-En Yakın Komşuluk ve Naive Bayes yöntemleri ile sınıflama doğruluklarının belirlenmesi ve başarı gruplarının genel karakteristiğinin incelenmesidir. Araştırmada PISA 2018 Türkiye uygulamasına katılan 6890 öğrenci anketi kullanılmıştır. Birinci aşamada kayıp veri incelenmiş ve eksik veriler tamamlanmıştır. İkinci aşamada alanyazın, PISA 2018 Teknik Rapor ve veriler incelenerek okuma becerileri başarısını etkilediği düşünülen 24 indis değişken belirlenmiştir. Üçüncü aşamada alt problemler dikkate alınarak öğrenciler PISA 2018 okuma becerileri başarı testi puanlarına göre "Başarılı-Başarısız" olarak 2 ve yeterlik düzeylerine göre "Düzey-1", "Düzey-2" ve "Düzey-3" olarak 3 kategoride ölçeklenmiştir. Verilerin istatistiksel çözümlemeleri SPSS MODELER programı ile yapılmıştır. Araştırma sonunda başarı puanlarına göre; Karar Ağaçları C5.0 algoritmasının %89.6 ile en yüksek, QUEST algoritmasının %75 ile en düşük sınıflama oranına sahip olduğu, genel karakteristiğin incelenmesinde iki aşamalı kümeleme analizi yöntemiyle gruplandırılması sonucunda dağılımları oransal olarak birbirine yakın dört küme elde edildiği, başarı düzeylerine göre de Karar Ağaçları C5.0 algoritmasının %88.6 ile en yüksek, QUEST algoritması da %61.7 ile en düşük sınıflama oranına sahip olduğu, genel karakteristiğin incelenmesi sonucunda dağılımları oransal olarak birbirine yakın olmayan üç küme elde edildiği belirlenmiştir. Her iki kümeleme analizinde de 0,1 olarak hesaplanan Sihoutte Katsayısının 0 değerinden büyük olmasından dolayı veri setlerinin kümeleme yapılmaya elverişli olduğu ifade edilebilir. Hem başarı puanlarına hem de düzeylerine göre bütün veri madenciliği yöntemlerinin rastgele sınıflamanın ötesinde doğru sınıflandırma yapabilmesi sebebiyle öğrencileri sınıflandırmada kullanılabileceği sonucuna varılabilir.
Türkiye'de ilk defa salgın oluşturan viral bir etkenin coğrafi bilgi sistemiyle mekânsal analizi: Sığırların nodüler ekzantemi (lumpy skin disease-LSD)
Sağlık araştırmalarında araştırılan sağlık olayının dağılımı, kümelenme gösterdiği bölgeler ile ilgili verileri toplama, kısa ve uzun vadede yapılacak müdahaleleri planlama açısından mekânsal analizler giderek artan bir önem taşımaktadır. Çalışmanın amacı, ilk defa Ağustos 2013 yılında Türkiye'de görülen ve endemik bir salgına dönüşen, deride nodül oluşumuyla karakterize, ihbarı mecburi Lumy Skin Disease (LSD)'nin 2013-2017 yılları arasında Türkiye'de oluşturduğu salgınları mekânsal olarak incelemek, kümelendikleri bölgeleri saptamak, yıllar içindeki dağılımlarını değerlendirmektir. Verilerin analizinde coğrafi bilgi sistemi yazılımı QGIS™ ve kümelenme analizleri için SaTScan™ kullanılmıştır. Kümelenmeler space-time permutation modeli (STPM) analiziyle tespit edilmiştir. Dünya Hayvan Sağlığı Örgütü (OIE) ve Tarım ve Orman Bakanlığı'ndan alınan 1552 LSD salgınına ait veriler kullanılmıştır. Beş yıllık sürece boyunca, 68 il, 340 ilçe ve 1289 köy/mahallede salgın görülmüştür. En çok salgın 2014 yılında (n=784), en az salgın ise 2017 (n=17) yılında; en çok vaka 2016 yılında (n=3258), en az vaka 2017 yılında (n=130) görülmüştür. En çok salgın tespit edilen il Sivas (n=164), en çok salgın tespit edilen ay Ağustos (n=249) ayıdır. Kümelenme analizlerinde vakaların yıllara göre farklı bölgelerde kümelendiği tespit edilmiştir. İstatiksel olarak anlamlı kümeler süt sığırı popülasyonunun yüksek olduğu, nemli, sıcak iklim görülen, Suriye, İran, Irak, Gürcistan gibi ülkelere yakın illerde tespit edilmiştir. Salgın haritalarında salgınların Asi, Kızılırmak, Murat ve Ceyhan nehirleri çevresinde yoğunlaştığı görülmüştür. Beş yıl boyunca toplam 4524 hayvan itlaf edilmiş, en çok itlaf 2016 yılında (n=2717) gerçekleşmiştir. En az salgın görülen 2017 yılından sonra 2018 yılında LSD salgınları tekrar (n=53) yükselişe geçmiştir. LSD ile mücadelede itlafın başarılı bir uygulama olduğu görülmüştür. Koyun-keçi çiçeği aşısının LSD'ye karşı sağladığı korumanın gözden geçirilmesinin değerli olacağı düşünülmüştür. Bu çalışma Türkiye'de görülen LSD salgınlarıyla kümelenme analizi yapılan yayımlanmış ilk çalışmadır.
The interplay of the global and the local: The socio-economic development of the towel and bathrobe cluster of Denizli
This study scrutinizes the main socio-economic factors that facilitated the development of the towel and bathrobe sector in the western Anatolian city Denizli. The city experienced a great volume of economic development in accordance with the global trends after 1980. Since then, its efforts to adapt to the changes in the international market through export-orientation have resulted in success. In facilitating this adaptation, the city has drawn upon its local historical and social characteristics, and a certain pool of production know-how that has come to accumulated in the region for more than two thousand years. In that sense, it emerges as a successful example of a region which industrialized rapidly and strongly around its indigenous textile industry, and by specializing in a certain branch, with the help of the cluster model of economic development. To this end, the city developed its textile sector around a local capital aiming at industrialization for export through a production motivated by buyer-driven networks. The city achieved this success through an effective strategy by clustering, in addition to adopting strong measures of local competitiveness in the global economy. This analysis of the cultural and socio-economic factors of Denizli from a political economy perspective helps to achieve several objectives with respect to the social science literature: first of all, it conducts an investigation into the contemporary political economy of Turkey. Second, it clarifies some of the manifestations of the intersections between local and global economic processes in the context of modern global capitalism.
COVID-19 pandemi döneminde Türk bankacılık sektöründe yer alan bankaların kümeleme analizi ile sınıflandırılması
11 Mart 2020 tarihinde Dünya Sağlık Örgütü tarafından Covid-19 pandemisi ilan edilmiştir. Covid-19 pandemisi bulaşma riskini azaltmak için devletler insan hareketliliğini en aza indirecek önlemler almışlardır. İnsan hareketliliğinin azalması ile ekonomide birçok sektörde firmalar kriz yaşayarak kapanmışlardır. Türkiye'de firmaların ve tüketicilerin ihtiyacı olan fon kaynaklarının sağlanması için ekonomi yönetimi tarafından bankacılık sektörü aracılığı ile pandemi destek önlemleri devreye alınmıştır. Geri ödemesiz destek kredileri, 1 yıl ötelemeli konut kredileri, sıfır ve ikinci el araç kredileri, sosyal hayatı destek ihtiyaç kredileri, turizm sektörü için tatil kredileri ve KGF destekli ticari krediler kamu sermayeli mevduat bankaları olan Ziraat Bankası, Halk Bankası ve Vakıflar Bankası tarafından kullandırılmıştır. Bu üç kamu bankasının diğer bankalara göre piyasayı canlı tutmak amacıyla yapmış olduğu atılımlar sektörde bankalar arasında farklılaşmayı beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada 2019, 2020 ve 2021 yıllarında 21 banka ve 24 değişken ile hiyerarşik kümeleme analizi ile hiyerarşik olmayan (k-ortalamalar) kümeleme analizi uygulanarak kamu sermayeli mevduat bankalarının özel ve yabancı sermayeli mevduat bankalarına göre ayrışıp ayrışmadığı araştırılmıştır. Hiyerarşik kümeleme analizine göre Covid-19 pandemisi bankaların kümelenmelerinde anlamlı bir farklılık oluşturmamıştır. Hiyerarşik olmayan kümeleme analizine göre ise anlamlı kümelenmeler gerçekleşmiştir. Anahtar Kelimeler: Covid-19 pandemisi, Kümeleme analizi, Türk bankacılık sektörü
Panel verilerde çok değişkenli istatistiki modelleme
Panel veri; birimler üzerinden belli bir zaman aralığında yapılan gözlemlerden oluşur. Bununla birlikte panel verinin yapısında zaman serilerinin yer alması, hem özelliklerini hem de problemlerini beraberinde getirir. Panel veri analizi; bir birimin, zaman içindeki değişimini ya da bir değişkenin birimler arası değişimini gösterir ve ilgilenilen değişkenler ile model oluşturarak bir ilişkinin tespit edebilmesini sağlar. Ayrıca, ilgilenilen değişkenler için her bir birim bakımından ilişkileri karşılaştırma imkanı da tanır. Bu çalışmada, 1975-2017 yıllarına ait kişi başına düşen karbondioksit emisyonu, kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla ve yenilenebilir enerji değişkenlerine ilişkin gözlemler kullanılmıştır. İlgilenilen değişkenlere göre kümeleme yapıldıktan sonra panel veri analizine geçiş yapılmıştır. Kümeleme analizinde çok değişkenli panel veri kümeleme yöntemleri kullanılarak beş kümeye karar verilmiştir. Elde edilen kümeler, yeni birimler olarak adlandırılıp panel veri analizi uygulanmıştır. Kurulan sabit etkili model ile birimlerin etkileri tahmin edilmiş ve uzun dönem ilişkileri incelenmiştir. Ek olarak karbondioksit emisyonu, yenilenebilir enerji, GSYİH ve ülke ortalamalarına göre de kümeler oluşturularak kointegrasyon ilişkileri araştırılmıştır.
İklim değişikliği ile mücadelede kamu politikalarının rolü: Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin durumu
Bugün dünya gündeminde ortak problem olarak en çok yer edinen konulardan biri iklim değişikliği krizidir. Bu kriz özellikle sanayileşmenin büyümesi ile daha da yükselen bir olgu haline gelmiştir. Tüm dünyada iklim değişikliğinin hız kazanarak devam etmesi ve akabinde gelen problemler bu konuda önlem alınması mecburiyetini doğurmaktadır. İklim değişikliğinin etkilerinin azaltılması hususunda en önemli görev politika yapıcılara düşmektedir. İklim değişikliğinin olumsuz etkilerine maruz kalan AB üye devletlerinin yöneticileri kıtalarının giderek ısındığının farkında olarak iklim değişikliği ile mücadele konusunda yapılan birçok uluslararası programa öncülük etmektedir. Benzer şekilde Türkiye de coğrafi konumu itibari ile iklim değişikliğinden etkilenmekte olup, bir dizi çevreye yönelik kamu politikalarına başvurarak bu konudaki mücadelesini sürdürmektedir. Bu bağlamda, AB‟ye uyum sürecindeki Türkiye‟nin iklim değişikliği ile mücadelesinde uygulamaya koyduğu kamu politikası göstergeleri bakımından AB‟nin karşısındaki göreceli performansının araştırılmasının anlamlı bir konu olacağı düşünülmektedir. Bu tezin amacı, iklim değişikliği ile mücadelede uygulanan kamu politikaları bakımından Türkiye ve AB ülkelerinin performanslarını karşılaştırmalı olarak ortaya koymaktır. Diğer bir deyişle, Türk ekonomisinin ilgili kamu politikaları göstergeleri bakımından hangi AB ülkeleri ile benzer gelişme seviyesine sahip olduğunu belirlemektir. Böylece, iklim değişikliği mücadelesinde çaba harcayan diğer ülkelerin iklim değişikliği üzerine geliştireceği politikalara da ışık tutulması hedeflenmektedir. İklim değişikliği ile mücadelenin ele alındığı mevcut literatür incelendiğinde; konuya teorik yaklaşan çalışmaların yanısıra ekonometrik analizlerin yapıldığı çalışmaların sayısının son zamanlarda arttığı görülmekle birlikte, istatistiksel çalışmaların sayısı sınırlıdır. Bununla birlikte Türkiye ve AB ülkelerinin göreceli iklim değişikliği ile mücadelesinde kamu politikaları göstergelerinin performansını kümeleme analizi ile tespit eden herhangi bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Dolayısıyla, çalışma bu bakımdan literatürdeki diğer çalışmalardan farklılık göstermektedir. Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme analizi bulgularına göre, Türkiye kamu politikası göstergeleri bakımından Belçika, Bulgaristan, Çek Cumhuriyeti, Danimarka, Estonya, İrlanda, Yunanistan, İspanya, Hırvatistan, Kıbrıs, Letonya, Litvanya, Lüksemburg, Macaristan, Malta, Avusturya, Polonya, Portekiz, Romanya, Slovenya, Slovakya, Finlandiya ve İsveç gibi AB ülkeleri ile aynı grupta yer almıştır.
COVID-19 sürecinin sosyo-ekonomik etkileri üzerine kümeleme analizi ile bir inceleme
İnsanlık tarihi boyunca toplumları en çok etkileyen olaylardan bir tanesi de bulaşıcı hastalıklardır. Bu hastalıklar, insan sağlığı kadar ülkelerin ekonomik ve sosyal yapısı üzerinde de önemli tahribatlar yaratmaktadır. Nitekim tarihi deneyimler, pandemilerin devletin yıkılması, hükümetlerin değişmesi gibi siyasi, üretim ve istihdam yapısının bozulması gibi ekonomik, kitlesel göç ve ölümler gibi demografik sonuçlar doğurabildiğini göstermektedir. Yapılan araştırmalar ve geleceğe dönük bilimsel tahminler, geçmişte yaşanan bu tecrübelerin birer döngü niteliğine sahip olduğunu, bugün ve gelecekte de benzer olayların varlığını sürdüreceğini göstermektir. Fakat bilimsel araştırmalar ve teknolojik buluşların yanı sıra küresel refahın artışı ve yaşam koşullarının iyileşmesi, salgın hastalıklarla daha etkili mücadele edilerek dünya nüfusunda hızlı bir artışın yaşanmasına neden olmuştur. Nitekim 1900'lü yıllarda 1,5 milyon olarak bilinen dünya nüfusu, 2022 yılında 7 milyarı aşmıştır. Tüm bu bilimsel ilerlemelerle birlikte nüfusta yaşanan artışa rağmen refah ve gelir dağılımının ülkelerin kendi yurttaşları ve diğer ülkeler arasında gösterdiği farklılık, birçok kamu hizmetinin tüm bireylere eşit erişimi önünde engel yaratmaktadır. 21. yüzyılın ilk çeyreğini tamamlamak üzere iken ortaya çıkan ve varlığını hızlı bir şekilde devam ettiren COVID-19 pandemisi yarattığı etkilerle birçok bilim dalında olduğu gibi sosyal bilimlerde de önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. İktisatta bu araştırma alanlarından biridir. Zira pandemi sürecinde küreselleşmenin ciddi bir yara aldığı ve hemen hemen bütün sektörlerin bu salgından etkilendiği, dünya genelinde iflasların arttığı, bu iflasların çoğunlukla hizmet sektöründe geçici ve güvencesiz çalışanları daha da yoksullaştırdığı gözlenmiştir. Bu nedenle küresel ölçekte dünya ekonomisini etkileyen bu virüsün, sosyal yapı üzerinde de etki yaratması kaçınılmaz görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'ye ait istatistiksel göstergelerle COVID-19 pandemisinin sosyoekonomik etkilerini ortaya koymanın yanı sıra yapılan kümeleme analizi ile de Türkiye'nin OECD ülkeleri arasındaki durumunu incelemektir. Bu inceleme esnasında Türkiye'ye ait ekonomik ve sosyal veriler tablolar halinde sunulurken, benzer verilerin diğer ülkelerdeki durumuna da yer verilmiş; böylelikle COVID-19 pandemisinin ekonomik ve sosyal etkilerinin çok boyutlu olarak irdelenmesi de hedeflenmiştir. Çalışma bulgularına göre; pandemisinin olumsuz ekonomik ve sosyal etkilerini bertaraf edebilmek için Türkiye'nin eğitim ve sağlık alanında yeniden sosyal devletin gerektirdiği politikalara yönelmesi ve sosyal politikalara öncelik verilmesi büyük önem arz etmektedir. Anahtar Kelimeler: COVID-19, Pandemi, Sosyoekonomik etki, Kümeleme analizi
Kümeleme analizi ile Türkiye'de illerin beşeri sermaye göstergelerine göre değerlendirilmesi
Türkiye, gelişmekte olan ülkelerden biri olarak her alanda olduğu gibi beşeri sermaye göstergeleri yönüyle de diğer gelişmekte olan veya gelişmiş ülkelerle rekabet içerisindedir. Yine her ülkede olduğu gibi, ülkemizin de kendi içerisinde, iller bölgeler bazında ortaya çıkan gelişmişlik farklılıkları ile mücadele içerisinde olduğu bir gerçektir. Çalışma konusu, bu düşünce temelinde ortaya çıkarılmış ve Türkiye'de illerin beşeri sermaye göstergeleri bakımından incelenmesine karar verilmiştir. Çalışmada, kümeleme analizi ile Türkiye'de illerin beşeri sermaye göstergelerine göre değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda: çok değişkenli analizlerden "Faktör Analizi" ile "Kümeleme Analizi"; "Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (BMKP)"nın belirlediği eğitim-işgücü-sağlık ana göstergeleri ile ana göstergelerin 27 alt değişkeni; "Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)" web sitesi ve kurum personellerinden edinilen 2006-2010, 2011-2015, 2016-2019 dönem verileri ile değerlerin ortalamaları kullanılmıştır. Ortalama değerlere "Sosyal bilimler için istatistik programı (SPSS) 22" istatistik paket programı"nda, 'Keşfedici Faktör Analizi' uygulandığında: 2006-2010 döneminde, iki eğitim, bir işgücü, iki sağlık; 2011-2015 döneminde, iki eğitim, bir işgücü, üç sağlık; 2016-2019 döneminde, bir eğitim, bir işgücü faktörüne ulaşılmıştır. Faktörlerin değişkenlere çevrilmesiyle bulunan yeni değerlere, 'Hiyerarşik Kümeleme Yöntemi' uygulandığında: 2006-2010 dönemi eğitim göstergesinde 4, işgücü göstergesinde 4, sağlık göstergesinde 4; 2011-2015 dönemi eğitim göstergesinde 4, işgücü göstergesinde 4, sağlık göstergesinde 4; 2016-2019 dönemi eğitim göstergesinde 4, işgücü göstergesinde 4 küme oluşturulmuştur. Araştırma sonucunda: 2006-2010 dönemi kümelerinde hemen her bölgeden illerin birarada bulunduğu, sadece sağlık göstergesi ikinci kümesinde İstanbul'un tek başına olduğu; 2011-2015 dönemi kümelerinde hemen her bölgeden illerin birarada bulunduğu, ancak eğitim göstergesi dördüncü kümesinde Kırıkkale'nin ve sağlık göstergesi dördüncü kümesinde Ankara ilinin tek başına olduğu; 2016-2019 dönemi eğitim ve işgücü göstergeleri kümelerinde hemen her bölgeden illerin birarada bulunduğu, eğitim göstergesi dördüncü kümesinde İstanbul'un ve işgücü göstergesi dördüncü kümesinde Doğu Anadolu Bölgesi'nden 4 ilin yer aldığı görülmüştür. Dönem kümelerinin çoğunda farklı bölge illeri birarada olduğu için kümeler adlandırılamamıştır. Dönem faktör analizi sonuçlarında sağlık faktörü çıkmadığı için sağlık göstergesi kümeleme analizi yapılamamıştır.
Türkiye'de sağlık açısından homojen il gruplarının belirlenmesine ilişkin istatistiksel bir yaklaşım
ÖZET Yüksek lisans Tezi TÜRKİYE'DE SAĞLIK AÇISINDAN HOMOJEN İL GRUPLARININ BELİRLENMESİNE İLİŞKİN İSTATİSTİKSEL BİR YAKLAŞIM BAHATTİN HAMARAT Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. A. Fuat YÜZER 1998, Sayfa 75 Türkiye'de sağlık açısından gelişmenin dengeli olabilmesi için alınacak önlemler ve uygulanacak sağlık politikalarının belirlenmesi gerekmektedir. Bu nedenle, beşeri ve fiziki kaynakların dağılımı ile yatırımlarının dağılımı açısından birbirine benzer olan iller arasında ilişki sağlanmalıdır. Bu ilişkiye göre illere yapılacak yatırımlar arasında denge oluşturulmalıdır. Böylece sağlık açısından gelişmemiş ve gelişmekte olan iller, gelişmiş iller düzeyine yükseltilebilir. Bu çalışmada sağlık alanında bölgesel gelişme politikaları oluşturma süreçlerine analitik ve görsel bilgi sağlayacak, aynı özellikleri taşıyan homojen il gruplarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada Türkiye'de bulunan illerin sağlık, nüfus, ve bazı ekonomik ve kültürel göstergelerine göre gruplandınlması yapılmıştır. Göstergelere ait 30 de^şkenle-çakşilmış ve il gruplarının elde edilmesinde Kümeleme Analizinden yararlanılmıştn-. Fajklı kümeleme teknikleri farklı uzaklık ölçülerine göre tek tek uygulanmış ve en uygun sonucu Karesel Öklid Uzaklığına göre Ward Kümeleme Yönteminin verdiği belirlenmiştir. Sonuç olarak iller 8 alt kümeye ayrılmıştır. İllerin gruplara doğru atanıp atanmadıklarının saptanması aşamasında ise Kümeleme Analizi sonuçlarına Ayırma (Diskriminant) Analizi uygulanmış ve illerin başarılı bir şekilde kümelendiği sonucu elde edilmiştir. Değişkenlerin ise diskriminasyonda önemli rollerinin olduğu saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: Kümeleme Analizi, Ayırma Analizi, İllerin Sağlık Düzeyi, Benzerlik, Farklılık.
Araç rotalama modeli ile çok boyutlu gözlemlerin gruplandırılması: Kişilik envanterine göre yurt odalarına öğrenci atama uygulaması
Çalışmamızda, çok boyutlu gözlemlerin gruplandırılması amacıyla araç rotalama problemi modeli modifiye edilerek kesin çözümlü kümeleme yapabilir bir hale getirilmiştir. Klasik araç rotalama problemi modeli, düğüm noktası tanımı devre dışı bırakıldığında, sezgisel olarak kümeleme işlemi gerçekleştirmektedir. Araç rotalama modelini kesin çözüm üreten bir hale getirmek amacıyla, rota içi köşegen uzunlukları için değişken tanımladık ve modele entegre ettik. Geliştirdiğimiz modelin çıktılarının, kümeleme analizi çıktılarından en önemli farkı, oluşacak altkümelerin eleman sayılarının kullanıcı tarafından belirlenebilmesidir. Geliştirdiğimiz modelin test edilmesi için, modelimizi tam sayılı doğrusal programlama yapan bir yazılım yardımıyla çözdük. Ayrıca aynı verileri, kesin çözüm veren tüm alternatiflerin değerlendirilmesi yöntemi ile çözdük ve sonuçları karşılaştırdık. Tekrarlayan testlerde iki farklı yöntemin çıktılarında birebir uyum yakalanmıştır ve testlerimiz başarı ile sonuçlanmıştır. Farklı uzaklık fonksiyonu çıktılarının, modelimize etkisini test ettik. Aynı veri matrisi kullanılarak farklı uzaklık fonksiyonlarından elde edilen uzaklık matrisleri modelimiz ile birlikte çözüldü ve sonuçlar karşılaştırıldı. Kriterler arası etkileşimi dikkate almayan uzaklık fonksiyonları kendi içinde aynı sonuçları verdi, benzer şekilde kriterler arası etkileşimi dikkate alan uzaklık fonksiyonları kendi içinde aynı sonuçları verdi. Geliştirdiğimiz modelin uygulanması amacıyla, Beş Faktör Modeli alt boyutları ve bazı ek kriterlerden oluşan anketimiz ile öğrenci yurdunda kalan öğrencilerden veri matrisi elde edildi. Veri matrisleri uzaklık fonksiyonları yardımıyla uzaklık matrislerine dönüştürüldü. Uzaklık matrisleri geliştirdiğimiz modifiye edilmiş araç rotalama modeli ile birlikte çözüldü. Böylece benzer kişilik envanterlerine sahip öğrenciler aynı odalara atanacak şekilde kümelendi.
Açık ve uzaktan öğrenme sistemlerinde kümeleme analizi yöntemiyle öğrenen gruplarının belirlenmesi
Bu araştırmanın amacı, 2014-2015 eğitim-öğretim yılında Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Sistemine kayıtlı öğrenenlerin özelliklerini analiz ederek kümelere ayırmak, öğrenen türleri ve özelliklerine uygun stratejilerin belirlenmesine yön göstermektir. Açıköğretim Sisteminde öğrenim gören 43.106 öğrenene uygulanan anket verileri ile bu öğrenenlerin kurum veritabanlarındaki bilgileri birleştirilerek elde edilen veri kümesinin kullanıldığı bu çalışmada, öğrenen gruplarını elde etmek için tanımlayıcı veri madenciliği yöntemlerinden biri olan kümeleme analizi kullanılmıştır. Kümeleme analizi ile grupları elde etmek için IBM SPSS Modeler 14.2 yazılımında veriler üzerinde deneysel çalışmalar yapılmış ve veri setinin özelliklerine uygun olan algoritma TwoStep olarak belirlenmiştir. Araştırmanın sonucunda, hazırlanan veri seti üzerinde yapılan TwoStep algoritması ile üç küme elde edilmiştir. Bu kümelerin boyutları %36,9, %35,7 ve %27,5 olarak dağılmıştır. Kümelerin belirlenmesindeki en ayırt edici özellikler akademik başarı notu, aylık gelir, çalışılan sektör, çalışma süresi, cinsiyet, internet erişim olanağı, medeni durum, iletişim araçları sahipliği ve yaş olarak belirlenmiştir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar ile öğrenen odaklı akademik, yönetsel, kurumsal ve destek hizmetlerine yönelik kararların alınması kolaylaşabilir, bu grupların özelliklerine uygun olarak hizmetlerin farklılaştırılmasına ve tasarlanmasına destek olunabilir. Anahtar Kelimeler: Açık ve Uzaktan Öğrenme Sistemleri, e-ÖğrenenlerinGruplandırılması, Kümeleme Analizi, Segmentasyon, TwoStep Algoritması.
Hayat ve bireysel emeklilik şirketlerinin finansal performanslarının kümeleme analizi ile değerlendirmesi
Hayat sigortası ve bireysel emeklilik sistemleri, sosyal güvenliğin finansmanında karşılaşılan sorunlarına çözüm sağlar ve mevcut sosyal güvenlik sistemlerine ek olarak ortaya çıkmıştır. Bireysel emeklilik sistemiyle birlikte bireyler emeklilik dönemlerinde cari harcamalarından vazgeçme ve ek gelir elde etme imkanına sahip olmakta, katılımcılardan elde edilen birikimler ile sosyal güvenliğin finansmanını da kolaylaştırılmaktadır. Araştırmada 2019, 2020 ve 2021 dönemleri arasında Türkiye'de yerli ve yabancı sermayeyle faaliyet gösteren 17 adet emeklilik ve hayat sigorta şirketinin çeşitli finansal göstergelerinden (yazılan primler, dönem net kar/zarar, varlıklar toplamı, toplam özsermaye, prim üretimleri, sektör pazar payı, alınan prim/özkaynak, özkaynak/aktif toplam) faydalanılarak sigorta şirketlerinin sınıflandırılması sağlanacaktır. Böylelikle yerli ve yabancı sigorta şirketleri kümelenerek hangilerinin homojen bir kümede yer aldığı tespit edilmiş olacaktır. Araştırmada farklı sigorta şirketleri arasında benzer özelliklerine dayanarak sınıflandırma yapmak için üç farklı kümeleme analizi yöntemine başvurulmuştur. Bu yöntemler; hiyerarşik olmayan (k-ortalamalar) kümeleme metodu, hiyerarşik kümeleme metodu ve iki adımlı (two step) kümeleme metodudur. Elde edilen bulgular yerli emeklilik ve hayat sigorta şirketlerinin finansal göstergelerinin özellikle de sektör pazar payı finansal göstergesi açısından yabancı sermayeli sigorta şirketlerine kıyasla daha yüksek olduğunu göstermektedir. Ayrıca araştırma kapsamında yer alan sigorta şirketleri; yabancı sermayeli şirketler, yerli sermayeli şirketler, yerli ve kamu sermayeli şirketler olarak 3 farklı kümede toplandığı gözlemlenmiştir.
Veri madenciliği yöntemlerinin hayvancılıkta kullanımı
Bu tez çalışmasında; Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve k-Ortalamalar Kümeleme Yöntemi gibi farklı veri madenciliği yöntemlerinin hayvancılıkla ilgili çalışmalarda kullanımları üzerinde durulmuştur. Söz konusu yöntemlerden hem değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılmasında, hem tahmin yapma hem de sınıflama amacıyla yararlanılabilmektedir. Çalışmada önce bu yöntemlerin teorik temelleri hakkında detaylı bilgiler verilmiştir. Daha sonra bu yöntemlerin uygulaması yapılmıştır. Sınıflandırma Ağaçları, Türk Saanen ırkı keçilerinden elde edilen verilere uygulanmıştır. Diğer yöntemler ise Ross 308 hattından etlik piliçlerden elde edilen verilere uygulanmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkilerin araştırılması ve tahmin yapma amacıyla Regresyon Ağaçları yönteminden, tespit edilen özelliklerden yararlanılarak hayvanların sınıflandırılması ve söz konusu sınıflandırma da etkili olan önemli değişkenlerin belirlenmesinde ise Sınıflandırma ağaçları, Yapay Sinir Ağları ve k-Ortalamalar Kümeleme Yönteminden yararlanılmıştır. Sonuç olarak dikkate alınan yöntemlerden hayvancılıkla ilgili çalışmalarda da etkin bir şekilde yararlanılabileceği görülmüştür.
Doğrudan yabancı yatırımların belirleyicilerine yönelik kümeleme analizi ve 1980-2005 dönemi homojen ülke gruplarının belirlenmesi
Bu çalısmada, teorik ve ampirik literatürde doğrudan yabancı yatırımlarınbelirleyicisi olarak bir çok çalısma tarafından desteklenmis değiskenler belirlenmistir.Bu değiskenler 1980?2005 genel periyodu ve 1980?1989 dönemi, 1990?1999dönemi, 2000?2005 dönemi olarak 3 alt periyot seklinde ele alınmıstır. Öncedenbelirlenen seçme kriterlerine göre birbirine çok benzeyen birey ya da nesneleri aynıküme içinde gruplandıran Kümeleme Analizi uygulanmıs ve seçilen değiskenlere görebenzer özellikler gösteren ülkeler aynı kümede yer almıstır. Aynı zamanda AyırmaAnalizi ile küme ayrımlarının istatistiki anlamlılıkları sınanmıstır.Analizin tüm asamalarında seçilmis değiskenler tarafından kesin bir sekildeayrılan ABD ve gelismis Avrupa ülkelerinin bulunduğu küme üst düzey yabancıyatırım yapısına sahip olan küme olarak isimlendirilmistir. Tüm periyotlarda kararlıolan bu kümeden herhangi periyotta düsük düzey kümelere bir geçis olmamıstır.Ancak 2000?2005 periyodunda bu küme elemanlarının arttığı gözlenmistir. Türkiye,Polonya, Portekiz, Slovakya, Meksika, Güney Kore, Çek Cumhuriyeti ve Macaristangibi ülkelerin 2000?2005 periyodunda ABD ve gelismis Batı Avrupa Ülkeleri arasınagirdiği görülmektedir. 1990?1999 döneminde bir alt kümede yer alan bu ülkeler2000?2005 döneminde gelismis ülkeler kümesinde yer almıslardır.1980?1989, 1990?1999 ve 2000?2005 dönemleri için üst düzey doğrudanyabancı yatırım yapısına sahip küme istikrarlı olup ABD ve gelismis Batı Avrupaülkelerinden olusmaktadır. Düsük ve alt-orta doğrudan yabancı yatırım yapısına sahipülkelere bakıldığında, değiskenlerin çoğunun bu iki kümeyi birbirinden ayırmaktazorlandığı görülmüstür. Bu gruptaki ülkeler genel olarak az gelismis Afrikaülkelerinden olusmaktadır. Alt-orta grubuna 2000?2005 döneminde Beyaz Rusya,Bosna, Tacikistan, Ukrayna ve Kazakistan gibi ülkelerin de katılmıs olması nedeniylebu grubun kararlı olmadığı gözlenmistir. Benzer sekilde düsük doğrudan yabancıyatırım yapısına sahip olan küme de kararlı değildir. Ancak alt-orta yabancı yatırımyapısına sahip guruba göre daha kararlı oluğu söylenebilir.Çalısmada tüm periyotlar için; kisi basına GSMH, gelismislik sınıflaması,ülkenin yükselen piyasa olup olmaması, OECD üyeliği, 1000 kisiye düsen sabit hatlıve mobil telefon sayısı, küme ayrısmasında en etkili olan değiskenler olarak ortayaçıkmıstır.Anahtar Kelimeler: Doğrudan Yabancı Yatırım, Yatırım Kalkınma Asamaları,Kümeleme Analizi, Çok Değiskenli Varyans Analizi, Ayırma Analizi.
Deprem verilerinin analizi için veri madenciliği yaklaşımı
Türkiye, öncelikle deprem olmak üzere çığ, sel, yangın, heyelan gibi doğal afetlere sıklıkla maruz kalmış ve kalmaya da devam eden bir ülkedir. Bu nedenle yaşanan afetlerin yarattığı can ve mal kayıpları ile birlikte ekonomik kayıpların da azaltılması gerekmektedir. Bu da depreme hazırlık aşamasında yapılan etkili bir çalışma ile sağlanabilir. Bu tezde veri madenciliği tekniği ile deprem verilerinin analiz edilip değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Veri madenciliği büyük miktarlardaki verinin içinden anlamlı ve yararlı ilişki ve kuralların bilgisayar programları aracılığıyla aranması ve analizidir. Kütahya ve etrafındaki 250 kilometrelik yarıçaplı çemberi kapsayan bölge uygulama bölgesi olarak seçilmiş ve çember etrafında, 1900'lü yıllardan günümüze gelene kadar meydana gelen depremlerin büyüklüğü, zamanı, derinliği, sıcak su kaynağı üzerinde olup olmaması, toprak çeşidi ve Kütahya merkeze olan uzaklığı incelenmiştir. Bu amaçla deprem verilerinin daha anlamlı hale getirilip içerisindeki gizli değerleri analiz edebilmek ve bu verileri değerlendirme imkanı bulabilmek için Weka 3.6.8 veri madenciliği yazılımı kullanılmıştır. Deprem verilerinin sınıflandırılmasında farklı yaklaşımlar kullanılmış ve yapay sinir ağlarının çok katmanlı algılayıcı ağ modeli 0.87 doğruluk oranı ile en uygun yaklaşım olarak bulunmuştur. Bunun dışında deprem verileri ile ilgili daha ayrıntılı analiz için k-ortalamalar algoritması ile kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir.
İl nüfus ve vatandaşlık müdürlüklerinin iş yoğunluğuna göre hiyerarşik kümeleme analizi ile sınıflandırılması
Kümeleme analizi, grupları kesin olarak bilinmeyen birimleri veya değişkenleri birbiriyle benzer alt kümelere ayırmaya yardımcı olan çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinden biridir. Bu çalışma genel olarak üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, İl Nüfus ve Vatandaşlık Müdürlükleri'nin tarihsel gelişimi incelendikten sonra kapsamı çok geniş olan nüfus hizmetlerine dair kısa bilgi verilmiştir. İkinci bölümde, kümeleme analizi metodolojik olarak incelenmiş; üçüncü bölümde ise, hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden Ward kümeleme yöntemi ile ülkemizde hizmet gösteren 81 İl Nüfus ve Vatandaşlık Müdürlüğü vatandaşa sunduğu hizmet kalemleri açısından işlem yoğunluğuna göre sınıflandırılmıştır. Yapılan analiz neticesinde elde edilen 6 küme, yapısal açıdan incelenmiş ve kümelerin öne çıkan özellikleri belirlenmiştir. Oluşan kümelemenin kalitesi küme geçerliliği endekslerinden Silhouette endeksi ile değerlendirilmiş, kümelerdeki değişkenlere ait ortalamalar ANOVA ve Welch istatistikleri ile de sınanmıştır. Elde edilen bulgular, 6 kümenin istatistiki olarak birbirinden anlamlı derecede farklı olduğunu ortaya koymuştur. Kümelerin genel olarak yorumlandığı bölümle çalışmanın bulguları pazarlama açısından değerlendirilerek tez çalışması sona erdirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Kümeleme Analizi, Hiyerarşik Kümeleme, Ward's Yöntemi
Türkiye'de faaliyette bulunan ticaret bankalarının performanslarına göre sınıflandırılmasında etkili olan değişkenlerin belirlenmesi ve bir uygulama denemesi
Son yıllarda çok değiskenli istatistiksel analizlerin kullanımı hızla artmaktadır. Sosyal olaylardan ekonomik vakalara kadar hemen hemen her alanda arastırmacıların daha fazla çok değiskenli istatistik analizlerine basvurduğunu görmekteyiz. Konu bankacılık sektörüne indirgendiğinde, bankacılık sektöründe yer alan aktörlerin etkin ve verimli çalısmalarının ülke ekonomileri açısından büyük önem tasıması nedeniyle, 1960'lı yıllardan beri arastırmacıların çok değiskenli istatistik analizleri bu alanda kullanmaya basladığı görülmektedir. Konu Türkiye özelinde incelendiğinde ise ülkemizdeki para ve sermaye piyasalarının yeterli seviyede gelismemis olması, bu piyasaların büyük bir bölümünü kontrol eden bankalarımızı, hükümetlerce alınan ekonomik kararlara karsı hassas kılmaktadır. Ülkemizdeki mali sistemin neredeyse tamamı bankaların kontrolündedir. Ülkemiz mali sisteminde böylesine büyük bir yer tutan bankalar üzerine yapılan istatistik çalısmaların sayısı da tüm dünya da olduğu gibi ülkemizde de günden güne artmaktadır. Bu çalısmada Türk bankacılık sistemi içerisinde yer alan ticaret bankaları evren olarak alınmıs ve 2005 yılı mali tablolarından türetilen oranlar kullanılmıstır. Çalısmada önce mali oranlar dikkate alınarak benzer özellik gösteren bankaları gruplandırmak amacıyla çok değiskenli istatistik tekniklerinden kümeleme analizi kullanılmıstır. Daha sonra ise yapılan sınıflandırmanın basarısını ortaya koymak ve bu sınıflandırmada daha büyük öneme sahip değiskenleri açığa çıkarmak için kümeleme analizi verilerine çok değiskenli istatistik tekniklerden diskriminant analizi uygulanmıstır. Çalısmada kullanılan mali oranlar isletmenin o yıl çesitli açılardan performansını ortaya koyduğundan, çalısmamız performans değerlendirmesi olarak da ele alınabilir.
k-ortalamalar kümeleme yöntemi ile hipotirodizm tanısı konmuş olguların büyük veri kullanılarak incelenmesi
Büyük veriyi açıklanabilir hale getirmek geçmişte güç olmasından dolayı ve yakın geçmişte ise zaman ve maliyet bakımından kısıtlarının olması nedeniyle, büyük veri çalışmaları yaygın değildi. Günümüzde ise büyük veriyi analiz etmek hem donanımsal hem de yazılımsal gelişmeler ve her gün genişleyen veri havuzuna karşın mümkün hale gelmiştir. Tez çalışmasında; konjenital hipotiroidizm, hipotroidizm, akut tiroidit tanısı almış olguların laboratuvar ve sosyo-demografik özelliklerine göre büyük veri kullanımı ile analizi yapılması amaçlanmıştır. Tez çalışmasında, Bursa Uludağ Üniversitesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Merkezi Hastanesi'nde, bilgi işlem veri tabanından tarama yapılarak ulaşılabilir olan 2005-2018 yılları arasında belirtilen tanıları olan hastaların, ilk tanıda aldığı değerler dikkate alınarak 21125 hasta analize dahil edilmiştir. Veri setinde bulunan laboratuvar ölçüm ve demografik değişkenlere göre k-ortalamalar kümeleme metodu iki kümede şekillenecek şekilde analizler yapılmıştır. Büyük veri kullanımına ek olarak Cliff's Delta etki büyüklüğü katsayısı ile kümeler analiz edilmiştir. Tanı koymada referans alınan Serbest T3 ve Serbest T4 laboratuvar değerleri çalışmamızdaki büyük veri analiz sonuçlarıyla uyumlu çıkarken, TSH laboratuvar ölçüm değerleri uyumsuz çıkmıştır. Büyük veri analizinin sonrasında ortaya çıkan bu farklılıklar, kontrollü çalışmalar ile planlanarak farklılıkların değerlendirilmesi ve araştırılması gerektiğini düşündürmektedir.
Proje desteklerinde veri madenciliği tekniklerinden kümeleme analizi ile mali tabloların değerlendirilmesi
Çalışmanın amacı, yarışma usulü proje teklif çağrılarına başvuru yapan çok sayıda işletmenin hızlı ve etkin bir şekilde finansal analizinin yapılabilmesine imkan sağlayan yeni bir yöntemin oluşturulmasıdır. Çalışma kapsamında kullanılan veri seti, KOBİ Niteliğinde, farklı sektör ve ölçekteki işletmenin bilanço ve gelir tablolarından elde edilmiştir. İşletmeler veri madenciliği tekniklerinden kümeleme yöntemi kullanılarak değişken değerlerine bağlı olarak gruplandırılmıştır. İşletmelerin bilanço ve gelir tablolarından dikey analiz yoluyla çok sayıda değişken elde edilmiştir. Analiz edilen veri seti 199 işletmenin 10 ayrı öznitelik değerinden oluşmaktadır. Veri setinde bulunan işletmeler, bulundukları kümelerin finansal özelliklerine göre analiz edilerek elde edilen bulgular yorumlanmıştır. Elde edilen bilgiler doğrultusunda mali açıdan elverişli olan kümeler belirlenerek bu kümelerde yer alan işletmelere proje değerlendirme süreçlerinde pozitif ayrımcılık yapılması önerilmiştir. Uygulanan yöntem ile elde edilen kümelerin ve finansal açıdan anlamlı farklılıklar içerdikleri görülmüştür. Sonuç olarak, uygulanan yöntemin işletmelerin mali açıdan karşılaştırılabilmesine olanak sağladığı anlaşılmış olup, çalışmada belirlenen amaç doğrultusunda kullanılabileceği değerlendirilmiştir.