İstatistiksel veri madenciliği teknikleri ile kamu alımları sektöründe satış tahmini

Günümüz ekonomik koşullarında devletler kamu hizmetlerini sunabilmek için kendi olanaklarının yetmediği durumlarda özel sektör ile ekonomik işbirliği yapmak durumundadır. Devletler ile özel sektörün buluştuğu bu noktada kamu alımları kavramı karşımıza çıkmaktadır. Günümüzde kamu alımları, "Kamu İhale Kanunu" çerçevesinde yapılmaktadır. Devletlerin sunduğu hizmetlerin kalitesinin artmasında, dolaylı tasarruf edilmesinde, özel sektörde inovasyonun teşvik edilmesinde, cari açığın kapatılmasında ve yolsuzluğun azaltılmasında önemli rol oynayan kamu alımları, ülke ekonomisi için kuşkusuz çok önemli bir paya sahiptir. Bu çalışma ile kamu alımlarının etkin ve verimli bir şekilde sürdürülebilmesi için "İstisna" kavramı kapsamında merkezi tedarik kurumu olarak yetkilendirilen ve özel sektör ile kamu kurumları arasında aracı rolü üstlenen Devlet Malzeme Ofisi Genel Müdürlüğü satışlarının tahmin edilmesi ve bu tahminlerin duyarlılıklarının araştırılması amaçlanmıştır. İstatistiksel veri madenciliği teknikleri ile elde edilen bu tahminler karar destek sistemine entegre edilerek kurum stratejik hedeflerinin gerçekleşmesi ve izlenmesi sağlanacaktır. Çalışmanın uygulama kısmında, doğrusal model, genelleştirilmiş doğrusal model ve karar ağaçları algoritmalarından olan random trees ve xgboost trees algoritmaları ile 2007 - 2018 yılları arasındaki veri kümesi için satış tahminleri elde edilmiştir. Böylece bu tez çalışması ile DMO stratejik planında yer alan performans göstergelerinin sağlanmasına ve kamu alımlarının etkinliğinin artırılmasına katkıda bulunulacağı düşünülmektedir.