Veri madenciliği yöntemi ile aylık kullanılabilir gelir tahmini ve göstergeleri
Monthly disposible income estimation and indicators with data mining method
- Tez No: 488830
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYHAN UÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Çalışmada, hanehalkının bir ay boyunca geçinebilmesi için sahip olması gereken eşdeğer fert başına aylık en düşük net gelir (istenen gelir) ve göstergeleri analiz edilmektedir. İlk önce aylık istenen geliri etkileyen etmenler araştırılmış ve yoksulluk, sosyal çalışmalar, yaşam koşulları ve yoksunluk kavramları karşımıza çıkmıştır.Eşdeğer fert başına aylık ortalama gelir, eğitim durumu, genel sağlık durumu, ekonomik durum ve konut (barınma) durumu değişkenlerine göre aylık istenen gelirin alacağı değer ve göstergeleri analiz edilmiştir. Analiz yöntemi olarak veri madenciliği yöntemlerinden karar ağacı yöntemi ile modelleme yapılmıştır. Göstergelerden konut ve barınma ile yoksunluk ve ekonomik durum, ön plana çıkmış olup, fertlerin işgücü ve sağlık durumunun en az öneme sahip olması dikkat çekmiştir. Eşdeğer fert başına aylık kullanılabilir gelir alt sınırı 343.8 TL'nin altı ve üst sınırı da 1987.4 TL'nin üstü olacak şekilde %10'luk dilimlerde incelenmiş ve bu sınıflamaya göre aylık istenen gelir için alt sınır 530 TL ve üst sınır ise 2324.98 TL bulunmuştur. Ayrıca aylık istenen geliri, eşdeğer fert başına aylık kullanılabilir gelire göre incelediğimizde iki değişken arasında doğru orantılı bir ilişki olduğu; gelir arttıkça aylık istenen gelirin arttığı ancak aylık istenen gelirdeki artış hızının gelirdeki artış hızından daha yavaş olduğu gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The study analyzes the monthly lowest equivalised household disposible income and it's indicator that households have to be owned for getting along for a month. Firstly factors that effect directly to monthly desired income are searched and commen factors of poverty, multidimensional poverty, social researches' issues, living conditions and deprivation were observed.İndicators was analyzed according to the variables such as educational status, general health status, economic status and housing. As a method of analysis decision tree method of data mining methods is used for modelling. Indicators of housing, deprivation and economic situation have most significance among the indicators, on the other hand the labor force and health status of the members have the least significance. Monthly equivalised household disposible income is examined by starting lower limit 343.8 TL till the upper limit of 1987.4 TL and dividing by %10 slices between lower and upper limit. According to this classification the lower limit 530 TL and the upper limit 2324.9 TL is found for the monthly required income. In addition, when we examine monthly desired income according to monthly equivalised household disposible income, we find that there is a directly proportional relationship between these two variables. When equivalised household disposible income increased monthly desired income has also increase but it was observed that the increase rate of desired monthly income was slower than the equivalised household disposible income increase rate.
Benzer Tezler
- Maintainability analysis of mining trucks with data analytics
Verı̇ analı̇tı̇ğı̇ ı̇le maden kamyonlarının sürdürülebı̇lı̇rlı̇k analı̇zı̇
ABDULGANİ KAHRAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of LouisvilleBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMED KANTARDZIC
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile müşteri kaybı analizi
Churn analysis with machine learning algorithms
BUKET ÖNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Suggestion of performance prediction models for impact hammer used in Levent-Hisarüstü metro tunnel
Levent-Hisarüstü metro tünelinde kullanılan darbeli kırıcı için performans tahmini modellerinin önerilmesi
SHAHABEDIN HOJJATI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TUMAÇ
- Performance prediction and optimization of raise boring machines (RBMs)
Başyukarı delme makinelerinin (BDM) performanslarının tahmini ve optimizasyonu
AYDIN SHATERPOUR MAMAGHANI
Doktora
İngilizce
2022
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ ÇOPUR