Hanehalkı işgücü araştırma verileri ile veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması ve modellerin karşılaştırılması

Günümüz koşullarında büyüyen ve genişleyen veri hacmiyle birlikte verilerin değerlendirilmesi, analiz edilmesi ve ileriye yönelik tahminlerin yapılması gibi ihtiyaçların artması veri madenciliği yöntemlerine olan yönelimi artırmıştır. Bu çalışma kapsamında veri madenciliğinin tahmin edici yöntemlerinden sınıflama ve regresyon yöntemleri ele alınmış olup C5.0 karar ağacı, CHAID karar ağacı, Lojistik Regresyon ile Bayes Ağları yöntemleri incelenmiş ve gerçek bir veri seti üzerinde uygulanarak modelleme başarıları karşılaştırılmıştır. Çalışmada TÜİK tarafından derlenen ve uygulanan Hanehalkı İşgücü Araştırması (HİA)' nın 2014, 2015 ve 2016 yıllarına ait verileri ele alınmıştır. Ayrıca bu çalışma kapsamında Türkiye'de işgücü durumunun belirlenmesi, hem istihdam kapsamında hem de istihdam dışında olan birey profiline ilişkin sınıflamaların yapılması ile işgücü durumu bilinmeyen bir bireyin model sonucunda işgücü durumunun doğru tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma sonuçları değerlendirildiğinde, çeşitli ölçütlerle yapılan kıyaslamalarda model başarıları birbirine oldukça yakın olarak edilmiş olmasına karşın C5.0 karar ağacı yöntemi sonucunda elde edilen modelin en başarılı sınıflama tahminine sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır.