Akaryakıt sektöründe işlem anormalliklerinin veri madenciliği yöntemleri ile sınıflandırılması

Akaryakıt sektöründe veri madenciliği uygulamaları gün geçtikçe gelişmekte ve uygulamalar yaygınlaşmaktadır. Akaryakıt sektöründe kullanılan yöntemler ve çeşitli analizler ile beraber akaryakıt hırsızlığı, sızıntı, dolum anında miktar aşımları, aşırı dolum sonrası taşma gibi önemli konular takip edilerek aksiyonlar alınmaktadır. Bu çalışmada belirlenen 4 önemli kategori doğrultusunda analizleri yapılmış ve kategorize edilmiş olan verinin farklı veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile sınıflandırarak analizlerin doğruluğunu ve başarımlarını ölçmek amacıyla Türkiye'de faaliyet gösteren bir petrol şirketinin 2022-2023 tarihleri arasındaki verileri kullanılarak farklı veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. Uygulama öncesinde veri analize uygun hale getirilmiştir. Analizde etkisi olmayan değişkenler çıkarılmıştır. Açılış, kapanış, dolum, fark, satış, SEL değeri, azalma miktarı ve kategori analizde belirleyici etkene sahip olduğundan analizde bu veriler kullanılmıştır. Uygulama aşmasında RAPIDMINER programından yararlanılmıştır. Veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden k en yakın komşu algoritması, Rastgele Orman Algoritması, Gradient Boosted Algoritması, ADABOOST Algoritması ve Karar Ağacı (J48) Algoritması ile sınıflandırmalar yapılarak çeşitli başarı ölçütleri ile modellerin başarıları ölçülmüştür. En başarılı sınıflandırma yönteminin Karar Ağacı (J48) Algoritması olduğu görülmüştür.