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
- Tez No: 593855
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE YAKUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
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
- 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
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiYönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TÜRK
- An analysis on the competencies and deficiencies of human development index: Conclusions drawn for Turkey
İnsani gelişmişlik endeksinin yeterlilikleri ve eksiklikleri üzerine bir analiz: Türkiye için çıkarımlar
MEHMET TOLGA TANER
Doktora
İngilizce
2011
İşletmeGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsüİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- İş kazası ile insani gelişmişlik endeksi ve alt bileşenleri arasındaki ilişkinin incelenmesi: Seçilmiş OECD ülkelerinde bir uygulama
Analysis of the relationship between work accident and human development index and its sub-components: An application in selected OECD countries
RABİA SAĞIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Ekonometriİskenderun Teknik ÜniversitesiEkonomi Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZİF ÇALIŞ
- 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
2005
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. RAZİYE SELİM
- 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
2023
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ