Türkiye İşgücü Verilerinin Karar Ağacı Yöntemleriyle Analizi
Öz
İstihdam, işsizlik ve bunlara bağlı sorunlara odaklanan ülkeler, bu
sorunları çözebilmek ve sağlıklı politikalar oluşturabilmek için konu ile ilgili
veri derleme ve araştırma çalışmalarına önem vermektedirler. Bu konudaki
araştırmalarda çeşitli veri analiz yöntemlerinden faydalanılmaktadır. Klasik
istatistiksel analiz yöntemlerinin yanı sıra, elde edilen veri miktarının
artması nedeniyle, büyük veri tabanları üzerinde en etkili analiz yöntemlerini
içinde barındıran veri madenciliği yöntemleri de yaygın olarak
kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yapılan “Hanehalkı
İşgücü Araştırması” 2013 yılı verilerini kullanarak, nüfusun işgücü açısından
durumunu ortaya koymak ve işgücü durumu için karar ağacı modelleri oluşturmak amaçlanmıştır.
Bu amaçla, işgücündeki nüfus için istatistikler elde edilmiş ve bir önceki yıl
çalışmayan bireylere ait veriler kullanılarak karar ağacı modelleri oluşturulmuştur.
Bir yıl önce çalışmadığını belirten bireylerin cinsiyetleri, yaş grupları,
mezuniyet durumları, medeni durumları, bir okula devam edip etmedikleri ve
ikamet ettikleri coğrafi bölge işgücü durumlarını etkileyen en önemli değişkenler
olarak bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Akpınar, H. (2014). Data veri madenciliği veri analizi. İstanbul: Papatya Yayıncılık.
- Baltagi, B. H., Baskaya, Y. S., ve Hulagub, T. (2012). The Turkish wage curve: Evidence from the household labor force survey. Economics Letters, 114(1), 128-131.
- Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., ve Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, 17(3), 37-54.
- Han, J., ve Kamber, M. (2001). Data mining concepts and techniques. Academic Press.
- Larose, D. T. (2005). Discovering knowledge in data: An introduction to data mining. John Wiley & Sons.
- Oğuzlar, A. (2004). CART analizi ile hanehalkı işgücü anketi sonuçlarının özetlenmesi. Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 18, 79-90.
- Özkan, H. Ö. (2013). Labor market mobility and marginal attachment in Turkey: Evidence from hlfs, 2000-2002. Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Koç Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Rexer Analytics. (2016, Nisan). 2015 Data science survey highlights. (Erişim tarihi:13.06.2017), http://www.rexeranalytics.com/files/Rexer_Data_ Science_Survey_Highlights_Apr-2016.pdf .
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Ekonomi
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Engin Yıldıztepe
*
DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ, FEN FAKÜLTESİ, İSTATİSTİK BÖLÜMÜ
Türkiye
Ahmet Kocataş
Bu kişi benim
TÜİK İzmir Bölge Müdürlüğü
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
29 Aralık 2018
Gönderilme Tarihi
27 Eylül 2017
Kabul Tarihi
27 Aralık 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 8 Sayı: 2
Cited By
Sağlık İstatistiklerinin Veri Madenciliği Teknikleri İle Analizi: Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanılarak Genel Sağlık Durumunun Sınıflandırılması
Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering
https://doi.org/10.35414/akufemubid.1491469