OECD ülkelerinin yaş meyve sebze ithalatının veri madenciliği yöntemleri ile tahminlenmesi

Dünya yaş meyve sebze üretiminde ülkemiz ön sıralarda yer almakla birlikte ihracata bu potaniyelini yeterince yansıtamamaktadır. Günümüz dünyasında uluslararası alanda yaşanan rekabet her geçen gün artmakta olup, hedef pazarlar belirlenirken mevcut imkan ve kaynakların en etkin şekilde değerlendirilmesi ve ihracat işlemlerinde başarılı olmak için doğru bir hedef pazar çalışmasının gerçekleştirilmesi oldukça önemlidir. Ayrıca, gelecek dönemde üretim planının hazırlanabilmesi ve bu doğrultuda stratejik kararlar alınabilmesi için ithalatçı ülkelerinin gelecek dönem alım taleplerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu nedenle, tez çalışması ile Türkiye'nin yaş meyve sebze ihracatında önemli bir potansiyele sahip olan OECD ülkelerinin ürün ve ülke bazında gerçekleştireceği yaş meyve sebze ithalatının tahmin edilmesine yönelik bir analiz gerçekleştirilmiş ve ithalat değerlerini etkileyen öznitelikler olarak "Dönem", "Alıcı ülke kodu", "Ürün kodu", "Enflasyon oranı", "Nüfus", "GSYİH", "Beş yıl sonraki GSYİH tahmini değeri", "İş yapma kolaylığı endeksi", "Açık pazar endeksi", "Alıcı ülkenin dolar döviz kuru", "Üretimi" ve "Tarımda işgücü istatistiği" değerleri esas alınmıştır. XGBoost, Rastgele Orman ve YSA'nın ithalat değişkenini tahmin etmedeki performans değerleri kıyaslanmış ve XGBoost Algoritmasının diğer yöntemlere kıyasla daha iyi tahminler gerçekleştirdiği sonucu elde edilmiştir.