İKİNCİ EL ARAÇ DEĞERLEMESİNDE MAKİNE ÖĞRENME TEKNİKLERİNİN UYGULANMASI

Öz

Son yıllarda ikinci el araçların pazar hacmi artmıştır. Bu pazarda satıcı ve alıcı için doğru fiyatlandırma oldukça önemlidir. Son kullanıcı veya kurumlar için ikinci el araç değerlemesine ya da kiralanmasında yardımcı olacak sistemsel bir yapıya ihtiyaç bulunmaktadır. Bu çalışmada ilgili ikinci el araç ilanların yer aldığı sitelerden Selenium test aracı ile 26.000 üzerinde veri toplanmış ve bu veriler üzerinde veri önişleme (temizleme, dönüştürme vs.) adımları uygulanmıştır. Makine öğrenme teknikleri KNIME Analytics Platform veri madenciliği programının 4.7.3 sürümünde uygulanarak ikinci el araç fiyatı tahmin edilmeye çalışılmış ve sonuçlar birbiriyle karşılaştırılmıştır. Performans ölçülürken R^2 kullanılmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde tahminlerin başarılı olduğu gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Makine Öğrenmesi
• Knime
• İkinci El Araç Fiyat Tahmini

APPLICATION OF MACHINE LEARNING TECHNIQUES IN USED VEHICLE VALUATION

Öz

The market volume of second-hand vehicles has increased in recent years. In this market, accurate pricing is very important for the seller and the buyer. There is a need for a systematic structure that will help end-users or organizations in the valuation or leasing of used vehicles. In this study, over 26,000 data were collected from the relevant used car classifieds websites with Selenium test tool and data preprocessing (cleaning, transformation, etc.) steps were applied on these data. Machine learning techniques were applied in version 4.7.3 of the KNIME Analytics Platform data mining program to predict the used car price and the results were compared with each other. R^2 was used to measure performance. When the results were evaluated, it was observed that the predictions were successful.

Anahtar Kelimeler

• Machine Learning
• KNIME
• Second Hand Car Price Estimate

Kaynakça

1. Asilkan, Ö.& Irmak, S., “İkinci El Otomobillerin Gelecekteki Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi”, Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, No.2 pp.375-391, 2009
2. Breiman, L, RANDOM FORESTS Leo. 1–33. https://odayibasi.medium.com/ (17.06.2023)
3. Çelik, Ö. & Osmanoğlu, Ö., “Prediction of The Prices of Second-Hand Cars”, European Journal of Science and Technology, No. 16, pp. 77-83, August 2019
4. Ecer, Fatih, “Türkiye’de 2. El Otomobil Fiyatının Tahmini ve Fiyat Belirleyicilerinin Tahmini”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(4), 101-112, 2013
5. Elshawi R., Sakr S., Talia D., Trunfio P., Big Data Systems Meet Machine Learning Challenges: Towards Big Data Science as a Service, Big Data Research, 14, 1–11, 2018
6. LEE J., Empirical Analysis of Wholesale Used Car Auctions, A Dissertation in University of California, 2006, 120-121, 2001
7. Namlı, E. & Ünlü, R. & Gül, E., “Fiyat Tahminlemesinde Makine Öğrenmesi Teknikleri ve Doğrusal Regresyon Yöntemlerinin Kıyaslanması; Türkiye’de Satılan İkinci El Araç Fiyatlarının Tahminlenmesine Yönelik Bir Vaka Çalışması”, Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi, c.7, s.4, ss. 806-821, 2019
8. ONAT, M. G. Otomotiv Sektöründe Oranlar Yöntemi Aracılığı ile Finansal Analiz, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul 2007

9. Özdemir, S., Potential Distribution Modelling and Mapping Using Random Forest Method: an Example of Yukarigökdere District. Turkish Journal of Forestry | Türkiye Ormancılık Dergisi, (April), 51–56. https://doi.org/10.18182/tjf.342504, 2018
10. Pazarlıoğlu, M. V. & Gunes, M., “The Hedonic Price Model for Fusion on Car Market”, International Conference of of Information Fusion, Paris, France, 4-13, http://ieeexplore.ieee.org/document/862707/,(Erişim:20.08.2016), 2000
11. Tekerek, A., Veri Madenciliği Süreçleri ve Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Araçları. Akademik Bilişim’11- XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, İnönü Üniversitesi, Malatya, ss.161-169, 2011