HANEHALKI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ KULLANIMININ VERİ MADENCİLİĞİ TEKNİKLERİ İLE ANALİZİ

Yıl 2019, Cilt: 12 Sayı: 2, 1 - 17, 01.07.2019

Mahmut Coşkun , Halil İbrahim Bülbül

Öz

 Yapılan işlemler bilgisayarların insan hayatına girmesi ile daha kolay kayıt altına alınmaya başlanmıştır. Kayıt altına alınan bu işlemlerin verileri içinde, keşfedilmeyi bekleyen birbiri ile ilintili bilgiye dönüştürülebilecek bağlantılar bulunmaktadır. Bu gizli bağlantıların keşfedilmesi için veri madenciliği tekniklerinden yararlanılır. Bu makalede, Türkiye İstatistik Kurumu’nun 2016 yılı Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Anketi verileri kullanılmıştır ve hanehalkının internet hizmetine sahip olma durumu incelenmiştir. Hanehalkı internet kullanımını etkileyen karakteristiklere ilişkin faktörler, karar ağaçları kullanılarak analiz edilmiştir. CHAID, C5.0, C&RT ve QUEST karar ağacı algoritmaları karşılaştırılmıştır ve en başarılı algoritma C5.0 olarak belirlenmiştir.C5.0 algoritması ile analiz yapılmış ve 10 dallanma, 21 düğümden oluşan bir karar ağacı elde edilmiştir. Analiz sonucunda hanelerin internet hizmeti sahipliğini etkileyen en önemli değişkenlerin hane cep telefonu sahipliği, hane bilgisayar kullanımı, hanede 0-25 yaş arasında bireyin olup olmaması, hane tablet sahipliği, hane dizüstü bilgisayar sahipliği, hanehalkı büyüklüğü, hanehalkı reisinin yaşı, hane smarttv sahipliği, hane gelir grubu olduğu görülmüştür. 

Anahtar Kelimeler

Veri madenciliği, Türkiye İstatistik Kurumu, C5 algoritması

Kaynakça

• Ahmed, F., Asif, R., Hina, S., & Muzammil, M. (2017). Financial Market Prediction using Google Trends. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8(7), 388-391.
• Akküçük, U. (2011). Veri Madenciliği: Kümeleme ve Sınıflama Algoritmaları (1. Baskı). İstanbul: Yalın Yayıncılık.
• Akpınar, H. (2014). Data: Veri Madenciliği Veri Analizi (1. Baskı). İstanbul: Papatya Yayıncılık Eğitim.
• Aksu, M. Ç., & Karaman, E. (2017). Karar Ağaçları ile Bir Web Sitesinde Link Analizi ve Tespiti. Acta Infologica, 1(2), 84-91.
• Alıç, Z. H. G. (2014). Akut Pankreatit Hastalarının Mortalite Risklerinin Karar Ağacı Yöntemi ile Belirlenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, Ankara.
• Atılgan, E. (2011). Karayollarında Meydana Gelen Trafik Kazalarının Karar Ağaçları ve Birliktelik Analizi ile İncelenmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Aydın, S. (2007). Veri Madenciliği ve Anadolu Üniversitesi Uzaktan Eğitim Sisteminde Bir Uygulama. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir.
• Baykal, A. (2006). Veri Madenciliği ve Uygulama Alanları. DÜ Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 7, 95-107.
• Berry, M., & Linoff, G. (2004). Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management (2 ed.). Indiana: Wiley Publishing.
• Demircan, S. (2015). Tüik Yaşam Memnuniyeti Anketleri Üzerine VeriMadenciliği Uygulaması. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitisü, Kayseri.
• Diler, S. (2016). Veri Madenciliği Süreçleri ve Karar Ağaçları Algoritmaları ile Bir Uygulama. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Van.
• Dolgun, M. Ö. (2014). Veri Madenciliği Sınıflama Yöntemlerinin Başarılarının Bağımlı Değişken Prevelansı Örneklem Büyüklüğü ve Bağımsız Değişkenler Arası Ilişki Yapısına Göre Karşılaştırılması. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Dunham, M. H. (2006). Data mining: Introductory and Advanced Topics. India: Pearson Education.
• Ercan, U. (2016). Veri Madenciliği ile Hanehalkı Yağ Tüketiminin Modellenmesi. Yayınlanmamış Doktora Tezi, Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Antalya. Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: Concepts and Techniques (3 ed.). San Francisco: Morgan Kaufman.
• Kantardzic, M. (2011). Data mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms (2 ed.). New Jersey: John Wiley & Sons.
• Koyuncugil, A., & Özgülbaş, N. (2009). Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve Uygulamaları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(2), 21-32.
• Kuzey, C. (2012). Veri madenciliğinde destek vektör makinaları ve karar ağaçları yöntemlerini kullanarak bilgi çalışanlarının kurum performansı üzerine etkisinin ölçülmesi ve bir uygulama. Yayımlanmamış Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Lakshmi, B., Indumathi, T., & Ravi, N. (2016). A study on C. 5 decision tree classification algorithm for risk predictions during pregnancy. Procedia Technology, 24, 1542-1549.
• Özdemir, A., & Orçanlı, K. (2012). İki Aşamalı Kümeleme Algoritması ile Pazar Bölümlemesi, Müşteri Profillerinin Belirlenmesi ve Niş Pazarların Tespiti. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(3), 1-26.
• Silahtaroğlu, G. (2016). Veri Madenciliği Kavram ve Algoritmaları (Üçüncü baskı). İstanbul: Papatya Yayınları.
• Türkiye İstatistik Kurumu (2016). Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması; TÜİK, 21779. Türkiye İstatistik Kurumu Haber Bülteni.