Geri Dön

İnsani gelişmişlik endeksinin veri madenciliği tekniklerinden olan C5.0 ve GINI algoritmaları kullanarak modellenmesi

Modeling of human development index (HDI) using C5.0, a data mining technique, and GINI algorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 593855
  2. Yazar: ALİ KORKMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı, Gini katsayısı, Karar ağacı, Veri madenciliği, İnsani gelişmişlik endeksi, Algorithms, United Nations Development Program, Gini coefficient, Decision tree, Data mining, Human development index
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İnsani Gelişme Endeksi (İGE), ülkelerin gelişmişliklerini gözönünde bulundurarak insanların mutluluğunu, sağlıklı bir yaşam ile birlikte başarılı bir hayat sürmelerini dikkate alan bir kalkınma endeksidir. Ülkelerin milli gelirlerini karşılaştırarak o ülkenin daha gelişmiş olduğunu açıklamak yeterli değildir. Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) tarafından yayımlanan İGE, insan hayatının daha kaliteli bir hayat sürmesi açısından ülkelerin milli geliri, eğitim ve sağlık göstergelerine dayanarak hesaplanmaktadır. Dolayısıyla İGE, insan hayatının zenginliği açısından ülkeler arası karşılaştırma yapmak için başvurulan bir gösterge değer olmuştur. Bu çalışmada UNDP'nin 2010-2017 yıllarını kapsayan 79 ülkenin verileri kullanılarak veri madenciliğinin karar ağacı tekniklerinden C5.0 ve Gini algoritmaları ile karar ağaçları oluşturulmuştur. Karar ağaçları ile birlikte İGE'ye etki eden faktörler belirlenmiş ve ülkeler çok yüksek, yüksek, orta ve düşük düzeyde gelişmiş ülkeler olarak sınıflandırılarak kurallar elde edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda C5.0 algoritması ile %97,94 ve Gini algoritması ile %91,93'lük doğru sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. Bunun dışında duyarlılık ve belirleyicilik istatistikleri de hesaplanmıştır. İGE'ye en fazla etki eden değişkenlerin eğitim, istihdam ve sağlık göstergelerindeki değişkenler olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Human Development Index (HDI) is an indicator that ranks nations by their development in health, welfare and success of their citizens. Using national income alone is not sufficient to determine the level of development of a nation. HDI, published by United Nations Development Plan (UNDP), is calculated based on nation's income, education and health indicators. Hence, HDI became a metric to rank the quality of human life between countries. This study contains decision trees that are generated using C5.0 and GINI Algorithms based on UNDP data for 79 countries dating from 2010 till 2017 In addition to the decision trees, the factors that affect HDI also were determined and rules were produced by grouping countries as highly developed, developed, developing and under developed countries. Based the analyses, C5.0 and GINI algorithms produced 97.94% and 91.93% ranking accuracy respectively. Additionally, sensitivity and determinability statistics were also calculated, and the variables in education, employment and health were determined to be the most significant.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    457338

    İnsani gelişmişlik endeksinin sınıflandırma başarılarının karşılaştırılmasında karar ağacı yöntemlerinin kullanılması

    Using the methods of decision tree in comparasion of classification successes of human development index

    AYŞE YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TÜRK

  2. Tez No

    740572

    Sağlık ve kalkınma ilişkisi: OECD ülkelerinin karşılaştırmalı analizi

    The relationship between health and development: A comparative analysis of OECD countries

    PINAR ÖZDEMİR KARACA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sağlık YönetimiTrakya Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE ATILGAN

  3. Tez No

    775353

    OECD ülkelerinde ekonomik büyümeye etki eden faktörlerin panel veri ile analizi

    Analysis of factors affecting economic growth in OECD countries with panel data

    KÜBRA ERKOL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ

  4. Tez No

    866159

    İnsani gelişme ve gelir dağılımı üzerine panel veri analizi

    Panel data analysis on human development and income distribution

    EMİNE GÜNDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RÜYA ATAKLI YAVUZ

  5. Tez No

    166305

    Türkiye ili ve coğrafi bölge bazında insani gelişmişlik araştırması: 1995-2001

    Human development research of the cities and geographical regions of Turkey: 1995-2001

    BARIŞ TURHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. RAZİYE SELİM

Geri Dön