Research Article
BibTex RIS Cite

VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE BİTKİSEL SIVI YAĞ TÜKETİMİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ

Year 2017, Volume: 8 Issue: 15, 57 - 79, 08.07.2017

Abstract

Çalışmanın amacı, bitkisel sıvı yağ tüketim
profilinin veri madenciliği yöntemleri kullanılarak belirlenmesidir. Veri
önişleme aşamasında farklı veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılmış,
modelleme aşamasında ise karar ağaçları kullanılmıştır. Çalışmanın verileri
TÜİK tarafından derlenen Hanehalkı Bütçe Anketi araştırmasına aittir. Modelleme
sonucunda elde edilen karar ağacında, bitkisel sıvı yağ tüketimine ilişkin en
önemli ayırt edici değişkenin hanehalkı büyüklüğü olduğu görülmüştür. Bitkisel
sıvı yağ tüketen hanelere ilişkin tüketimi etkileyen faktörlerin; gelir,
hanehalkı büyüklüğü, hanehalkı reisinin yaşı ve cinsiyeti, hanede elli yaş
üzeri birey olup olmaması, hanede sıfır-beş yaş arası birey olup olmaması,
otomobil olup olmaması, kır/kent durumu, hanede en çok kullanılan birinci yakıt
türü, mülkiyet durumu, müstakil konut sahipliği ve bankaya ulaşım kolaylığı
olduğu görülmüştür. Sonuç olarak hanede yaşayan kişi sayısı, gelir ve gelir
bağlantılı sosyo-ekonomik faktörler ile kırda, kentte veya şehir merkezine
yakın oturma gibi faktörlerin bitkisel sıvı yağ tüketimi konusunda belirleyici
olduğu görülmüştür.

References

  • Akbay, C. (2007). Urban households’ cooking oil and fat consumption patterns in Turkey: Quality vs. quantitiy. Quality & Quantity, 41(6), 851-867.
  • Ali, Z., Aslam, M., & Rasool, S. (2013). Factors affecting consumption of edible oil in Pakistan. International Journal of Business and Management, 15(1), 87-92.
  • Bajcsy, P., Han, J., Liu, L., & Yang, J. (2005). Survey of biodata analysis from a data mining perspective. Wang, J. T. L., Zaki, M. J., Toivonen, H. T. T., & Shasha, D. (Ed.) Data mining in bioinformatics in (ss. 9-39). London, UK: Springer-Verlag London Limited.
  • Besler, H. T., Rakıcıoğlu, N., Ayaz, A., Demirel, Z. B., Özel, H. G., Samur, G. E., …, Yürük, A. (2015). Hacettepe üniversitesi sağlık bilimleri fakültesi beslenme ve diyetetik bölümü Türkiye’ye özgü besin ve beslenme rehberi. Ankara: Merdiven Reklam.
  • Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone C. J. (1984). Classification and regression trees, Monterey, CA: Wadsworth & Brooks.
  • BYSD (2016). Bitkisel yağ sanayicileri derneği istatistikler. 13 Mayıs 2016 tarihinde http://www.bysd.org.tr/Istatistikler.aspx adresinden erişildi.
  • BYSD (2017). Bitkisel yağ sanayicileri derneği istatistikler 13 Nisan 2017 tarihinde http://www.bysd.org.tr/Istatistikler.aspx adresinden erişildi.
  • Colón-Ramos, U., Kabagambe, E. K., Baylin, A., Ascherio, A., Campos, H. &Peterson, K. E. (2007), Socio-economic status and health awareness are associated with choice of cooking oil in Costa Rica. Public Health Nutrition, 10(11), 1214-1222.
  • Davis, C. G., Moussie, M., Dinning, J. S., & Christakis, G. J. (1983). Socioeconomic determinants of food expenditure patterns among racially different low-income households: an empirical analysis. Western Journal of Agricultural Economics, 8(2), 183-196.
  • Fisunoğlu, H. M., & Şengül, S. (2011). Adana kentsel alanda hanehalkı tüketimi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(1), 251-266.
  • Friel, S., Kelleher, C. C., Nolan, G., & Harrington, J. (2003), Social diversity of Irish adults nutritional intake. European Journal of Clinical Nutrition, 57(7), 865-875.
  • Gould, B. W., Cox, T. L., & Perali, F. (1991). Demand for food fats and oils: the role of demographic variables and government donations. American Journal of Agricultural Economics, 73(1), 212-221.
  • Gündüz, O., & Esengün, K. (2010). Ailelerin bitkisel yağ tüketimleri üzerine bir araştırma: Samsun ili örneği. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12(19), 67-72.
  • HeartOrg (2015). Know your fats. 3 Ekim 2015 tarihinde http://www.heart.org/HEARTORG/Conditions/Cholesterol/PreventionTreatmentofHighCholesterol/Know-Your-Fats_UCM_305628_Article.jsp adresinden erişildi.
  • Hulshof, K. F. A. M., Brussaard, J. H., Kruizinga, A. G., Telman, J., & Löwik, M. R. H. (2003). Socio-economic status, dietary intake and 10y trends: the Dutch national food consumption survey. European Journal of Clinical Nutrition, 57(1), 128-137.
  • Hupkens C. L., Knibbe, R. A., & Drop M. J. (1997). Social class differences in women's fat and fibre consumption: a cross-national study. Appetite, 28(2), 131-149.
  • Irmak, S. (2009). Veri Madenciliği yöntemleri ile sağlık sektörü veritabanlarında bilgi keşfi: Tanımlayıcı ve Kestirimci Model Uygulamaları. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
  • Jenhani, I., Ben Amor, N., & Elouedi, Z. (2008). Decision trees as possibilistic classifiers. International Journal of Approximate Reasoning, 48, 784-807.
  • Kantardzic, M. (2003). Data mining: Concepts, models, methods, and algorithms, NJ, USA: IEEE Press.
  • Kantardzic, M. (2011). Data mining: Concepts, models, methods, and algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons.
  • Kostakis, I. (2014). The determinants of households’ food consumption in Greece. International Journal Of Food And Agricultural Economics (Ijfaec), 2(2), 17-28.
  • Mattisson, I., Wirfält, E., Gullberg, B., & Berglund, G. (2001). Fat intake is more strongly associated with lifestyle factors than with socio-economic characteristics, regardless of energy adjustment approach. European journal of clinical nutrition, 55(6), 452-461.
  • Pan, S., Mohanty, S., & Welch, M. (2008). India edible oil consumption: A censored incomplete demand approach. Journal of Agricultural and Applied Economics, 40(3), 821-835.
  • Polat, F. (2010). Yemeklik yağ sektöründe tüketici davranışlarını etkileyen faktörlerin analizi. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Ankara.
  • Ricciuto, L., Tarasuk, V., & Yatchew, A. (2006). Socio-demographic influences on food purchasing among Canadian households. European Journal of Clinical Nutrition, 60(6), 778-790.
  • Rokach, L., & Maimon, O. (2005). Classification trees. Maimon, O., & Rokach, L. (Ed.) Data mining and knowledge discovery handbook (2nd Edition) in (ss. 149-174). New York: Springer.
  • Rokach, L., & Maimon, O. (2014). Data mining with decision trees: theory and applications (2nd edition). Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
  • Sayılı, M., Akca, H., & Vuray, I. (2005). Edible oil and fat consumption and income-expenditure elasticity: A Cross Section Study. Journal of Applied Sciences, 5(4), 716-719.
  • Sekhampu, T. J. (2012). Socio-economic determinants of household food expenditure in a low income township in South Africa, Mediterranean Journal of Social Sciences, 3(3), 449-453
  • Sumathi, S., & Sivanandam, S. N. (2006), Introduction to data mining and its applications. Berlin: Springer.
  • Sutton, C. D. (2005). Classification and regression trees, bagging, and boosting. Rao, C. R., Wegman, E.J., & Solka, J.L. (Ed.) Handbook of statistics 24: Data mining and data visualization in (ss. 303-329). The Netherlands: Elsevier B.V.
  • Tang, Z. H. ve MacLennan, J. (2005), Data mining with SQL server 2005. Indianapolis, IN, USA: Wiley Publishing Inc.
  • Taşkaya, B., Tunalıoğlu, R., & Odabaşı, S. (2005). Yağlı tohumlar ve bitkisel yağlar durum tahmin 2005/2006, Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü, Yayın No: 136.
  • Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü (T.C. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı ) (2014). 2013 yılı ayçiçeği raporu, Ankara.
  • Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü (T.C. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı) (2015). 2014 Yılı Ayçiçeği Raporu, Ankara.
  • Tekçe, A. (2014). Türkiye’de ayçiçeği tohumu üretimi ile ham yağ üretimi ve arz talep dengesi. 26 Mayıs 2016 tarihinde http://www.bysd.org.tr/RaporGoster.aspx?ID=438 adresinden erişildi.
  • TÜİK (2009). 2009 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • TÜİK (2010). 2010 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • TÜİK (2011a). 2011 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • TÜİK (2011b). Türkiye istatistik kurumu hanehalkı bütçe araştırması tüketim harcamaları 2009, Türkiye İstatistik Kurumu Matbaası: Ankara.
  • TÜİK (2012). 2012 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • Wang, Z., Dang, S., & Yan, H. (2010). Nutrient intakes of rural Tibetan mothers: A cross-sectional survey. BMC public health, 10(1), 801-809.
  • Yen, S. T., Kan, K., & Su, S. J. (2002), Household demand for fats and oils: two-step estimation of a censored demand system. Applied Economics, 34(14), 1799-1806.
Year 2017, Volume: 8 Issue: 15, 57 - 79, 08.07.2017

Abstract

References

  • Akbay, C. (2007). Urban households’ cooking oil and fat consumption patterns in Turkey: Quality vs. quantitiy. Quality & Quantity, 41(6), 851-867.
  • Ali, Z., Aslam, M., & Rasool, S. (2013). Factors affecting consumption of edible oil in Pakistan. International Journal of Business and Management, 15(1), 87-92.
  • Bajcsy, P., Han, J., Liu, L., & Yang, J. (2005). Survey of biodata analysis from a data mining perspective. Wang, J. T. L., Zaki, M. J., Toivonen, H. T. T., & Shasha, D. (Ed.) Data mining in bioinformatics in (ss. 9-39). London, UK: Springer-Verlag London Limited.
  • Besler, H. T., Rakıcıoğlu, N., Ayaz, A., Demirel, Z. B., Özel, H. G., Samur, G. E., …, Yürük, A. (2015). Hacettepe üniversitesi sağlık bilimleri fakültesi beslenme ve diyetetik bölümü Türkiye’ye özgü besin ve beslenme rehberi. Ankara: Merdiven Reklam.
  • Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone C. J. (1984). Classification and regression trees, Monterey, CA: Wadsworth & Brooks.
  • BYSD (2016). Bitkisel yağ sanayicileri derneği istatistikler. 13 Mayıs 2016 tarihinde http://www.bysd.org.tr/Istatistikler.aspx adresinden erişildi.
  • BYSD (2017). Bitkisel yağ sanayicileri derneği istatistikler 13 Nisan 2017 tarihinde http://www.bysd.org.tr/Istatistikler.aspx adresinden erişildi.
  • Colón-Ramos, U., Kabagambe, E. K., Baylin, A., Ascherio, A., Campos, H. &Peterson, K. E. (2007), Socio-economic status and health awareness are associated with choice of cooking oil in Costa Rica. Public Health Nutrition, 10(11), 1214-1222.
  • Davis, C. G., Moussie, M., Dinning, J. S., & Christakis, G. J. (1983). Socioeconomic determinants of food expenditure patterns among racially different low-income households: an empirical analysis. Western Journal of Agricultural Economics, 8(2), 183-196.
  • Fisunoğlu, H. M., & Şengül, S. (2011). Adana kentsel alanda hanehalkı tüketimi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(1), 251-266.
  • Friel, S., Kelleher, C. C., Nolan, G., & Harrington, J. (2003), Social diversity of Irish adults nutritional intake. European Journal of Clinical Nutrition, 57(7), 865-875.
  • Gould, B. W., Cox, T. L., & Perali, F. (1991). Demand for food fats and oils: the role of demographic variables and government donations. American Journal of Agricultural Economics, 73(1), 212-221.
  • Gündüz, O., & Esengün, K. (2010). Ailelerin bitkisel yağ tüketimleri üzerine bir araştırma: Samsun ili örneği. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 12(19), 67-72.
  • HeartOrg (2015). Know your fats. 3 Ekim 2015 tarihinde http://www.heart.org/HEARTORG/Conditions/Cholesterol/PreventionTreatmentofHighCholesterol/Know-Your-Fats_UCM_305628_Article.jsp adresinden erişildi.
  • Hulshof, K. F. A. M., Brussaard, J. H., Kruizinga, A. G., Telman, J., & Löwik, M. R. H. (2003). Socio-economic status, dietary intake and 10y trends: the Dutch national food consumption survey. European Journal of Clinical Nutrition, 57(1), 128-137.
  • Hupkens C. L., Knibbe, R. A., & Drop M. J. (1997). Social class differences in women's fat and fibre consumption: a cross-national study. Appetite, 28(2), 131-149.
  • Irmak, S. (2009). Veri Madenciliği yöntemleri ile sağlık sektörü veritabanlarında bilgi keşfi: Tanımlayıcı ve Kestirimci Model Uygulamaları. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Akdeniz Üniversitesi, Antalya.
  • Jenhani, I., Ben Amor, N., & Elouedi, Z. (2008). Decision trees as possibilistic classifiers. International Journal of Approximate Reasoning, 48, 784-807.
  • Kantardzic, M. (2003). Data mining: Concepts, models, methods, and algorithms, NJ, USA: IEEE Press.
  • Kantardzic, M. (2011). Data mining: Concepts, models, methods, and algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons.
  • Kostakis, I. (2014). The determinants of households’ food consumption in Greece. International Journal Of Food And Agricultural Economics (Ijfaec), 2(2), 17-28.
  • Mattisson, I., Wirfält, E., Gullberg, B., & Berglund, G. (2001). Fat intake is more strongly associated with lifestyle factors than with socio-economic characteristics, regardless of energy adjustment approach. European journal of clinical nutrition, 55(6), 452-461.
  • Pan, S., Mohanty, S., & Welch, M. (2008). India edible oil consumption: A censored incomplete demand approach. Journal of Agricultural and Applied Economics, 40(3), 821-835.
  • Polat, F. (2010). Yemeklik yağ sektöründe tüketici davranışlarını etkileyen faktörlerin analizi. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Ankara.
  • Ricciuto, L., Tarasuk, V., & Yatchew, A. (2006). Socio-demographic influences on food purchasing among Canadian households. European Journal of Clinical Nutrition, 60(6), 778-790.
  • Rokach, L., & Maimon, O. (2005). Classification trees. Maimon, O., & Rokach, L. (Ed.) Data mining and knowledge discovery handbook (2nd Edition) in (ss. 149-174). New York: Springer.
  • Rokach, L., & Maimon, O. (2014). Data mining with decision trees: theory and applications (2nd edition). Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
  • Sayılı, M., Akca, H., & Vuray, I. (2005). Edible oil and fat consumption and income-expenditure elasticity: A Cross Section Study. Journal of Applied Sciences, 5(4), 716-719.
  • Sekhampu, T. J. (2012). Socio-economic determinants of household food expenditure in a low income township in South Africa, Mediterranean Journal of Social Sciences, 3(3), 449-453
  • Sumathi, S., & Sivanandam, S. N. (2006), Introduction to data mining and its applications. Berlin: Springer.
  • Sutton, C. D. (2005). Classification and regression trees, bagging, and boosting. Rao, C. R., Wegman, E.J., & Solka, J.L. (Ed.) Handbook of statistics 24: Data mining and data visualization in (ss. 303-329). The Netherlands: Elsevier B.V.
  • Tang, Z. H. ve MacLennan, J. (2005), Data mining with SQL server 2005. Indianapolis, IN, USA: Wiley Publishing Inc.
  • Taşkaya, B., Tunalıoğlu, R., & Odabaşı, S. (2005). Yağlı tohumlar ve bitkisel yağlar durum tahmin 2005/2006, Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü, Yayın No: 136.
  • Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü (T.C. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı ) (2014). 2013 yılı ayçiçeği raporu, Ankara.
  • Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü (T.C. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı) (2015). 2014 Yılı Ayçiçeği Raporu, Ankara.
  • Tekçe, A. (2014). Türkiye’de ayçiçeği tohumu üretimi ile ham yağ üretimi ve arz talep dengesi. 26 Mayıs 2016 tarihinde http://www.bysd.org.tr/RaporGoster.aspx?ID=438 adresinden erişildi.
  • TÜİK (2009). 2009 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • TÜİK (2010). 2010 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • TÜİK (2011a). 2011 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • TÜİK (2011b). Türkiye istatistik kurumu hanehalkı bütçe araştırması tüketim harcamaları 2009, Türkiye İstatistik Kurumu Matbaası: Ankara.
  • TÜİK (2012). 2012 Türkiye İstatistik Kurumu Hane Halkı Bütçe Anketi Verileri CD.
  • Wang, Z., Dang, S., & Yan, H. (2010). Nutrient intakes of rural Tibetan mothers: A cross-sectional survey. BMC public health, 10(1), 801-809.
  • Yen, S. T., Kan, K., & Su, S. J. (2002), Household demand for fats and oils: two-step estimation of a censored demand system. Applied Economics, 34(14), 1799-1806.
There are 43 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Articles
Authors

Sezgin Irmak

Uğur Ercan

Publication Date July 8, 2017
Published in Issue Year 2017 Volume: 8 Issue: 15

Cite

APA Irmak, S., & Ercan, U. (2017). VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ İLE BİTKİSEL SIVI YAĞ TÜKETİMİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ. Kafkas Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(15), 57-79.

KAUJEASF is the corporate journal of Kafkas University, Faculty of Economics and Administrative Sciences Journal Publishing.

KAUJEASF has been included in Web of Science since 2022 and started to be indexed in the Emerging Sources Citation Index (ESCI ), a Clarivate product.

2025 June issue article acceptance and evaluations are ongoing.