Geri Dön

İstatistiksel veri madenciliği teknikleri ile kamu alımları sektöründe satış tahmini

Sales forecasting in public procurement sector with statistical data mining techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 593403
  2. Yazar: VİLDAN YILDIRIM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Günümüz ekonomik koşullarında devletler kamu hizmetlerini sunabilmek için kendi olanaklarının yetmediği durumlarda özel sektör ile ekonomik işbirliği yapmak durumundadır. Devletler ile özel sektörün buluştuğu bu noktada kamu alımları kavramı karşımıza çıkmaktadır. Günümüzde kamu alımları,“Kamu İhale Kanunu”çerçevesinde yapılmaktadır. Devletlerin sunduğu hizmetlerin kalitesinin artmasında, dolaylı tasarruf edilmesinde, özel sektörde inovasyonun teşvik edilmesinde, cari açığın kapatılmasında ve yolsuzluğun azaltılmasında önemli rol oynayan kamu alımları, ülke ekonomisi için kuşkusuz çok önemli bir paya sahiptir. Bu çalışma ile kamu alımlarının etkin ve verimli bir şekilde sürdürülebilmesi için“İstisna”kavramı kapsamında merkezi tedarik kurumu olarak yetkilendirilen ve özel sektör ile kamu kurumları arasında aracı rolü üstlenen Devlet Malzeme Ofisi Genel Müdürlüğü satışlarının tahmin edilmesi ve bu tahminlerin duyarlılıklarının araştırılması amaçlanmıştır. İstatistiksel veri madenciliği teknikleri ile elde edilen bu tahminler karar destek sistemine entegre edilerek kurum stratejik hedeflerinin gerçekleşmesi ve izlenmesi sağlanacaktır. Çalışmanın uygulama kısmında, doğrusal model, genelleştirilmiş doğrusal model ve karar ağaçları algoritmalarından olan random trees ve xgboost trees algoritmaları ile 2007 - 2018 yılları arasındaki veri kümesi için satış tahminleri elde edilmiştir. Böylece bu tez çalışması ile DMO stratejik planında yer alan performans göstergelerinin sağlanmasına ve kamu alımlarının etkinliğinin artırılmasına katkıda bulunulacağı düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

In today's economic conditions, states must cooperate with the private sector in economic situations where it is not possible for them to offer public services. At this point where states and private sector meet, the concept of public procurement is emerging. Today public procurement is carried out within the framework of“Public Procurement Law”. Public procurement, which plays an important role in improving the quality of services provided by the state, indirect savings, encouraging innovation in the private sector, closing the current account deficit and reducing corruption, undoubtedly has a very important share for the country's economies. In this study, it was aimed to forecast the sales of State Supply Office, which is authorized as central procurement institution within the scope of“exception”concept and to act as intermediary between private sector and public sector, and to investigate the sensitivities of these forecast in order to sustain public procurement effectively and efficiently with various parameters. These data, forecasted by statistical data mining techniques, will be integrated into the decision support system and the strategic goals of the institution will be realized and followed. In addition, it was planned to model the sales forecasts with linear model, generalized linear model and random trees and xgboost trees algorithms which ara decision trees , using the historical data of 2007-2018 . Thus, it is considered that the key performance indicators included in the institutional strategic plan will be provided and academic contribution will be made to increase the efficiency of public procurement sector.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    778488

    Veri madenciliği teknikleri ile Türkiye'de yaşam memnuniyeti düzeyleri üzerine bir uygulama

    An application on life satisfaction levels in Turkey using data mining techniques

    MEHMET ÇAĞLAR ÜNSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENOL ALTAN

  2. Tez No

    536203

    Sağlık sektöründe veri madenciliği

    Data mining in health sector

    LEVENT YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriMilli Savunma Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN

  3. Tez No

    855499

    Enerji tüketim verileri kullanılarak tüketici davranışlarının analizi

    Analysis of consumer behavior using energy consumption data

    MERYEM BALTACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EnerjiFırat Üniversitesi

    Ekobilişim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ÇELİK

  4. Tez No

    112063

    Student performance assessment in higher education using data mining

    Yüksek öğrenimde öğrenci performansının veri madenciliği teknikleri ile belirlenmesi

    EDA GÜVENÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ RIZA KAYLAN

  5. Tez No

    240365

    Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz

    Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry

    KUBİLAY KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)

Geri Dön