Ülkelerin ekonomik göstergelerinin veri madenciliği analizi
Data mining analysis of economic indicators of countries
- Tez No: 642239
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEYLAN TALU YOZGATLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Maliye, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 260
Özet
Veri Madenciliği, verinin içinde saklı gizli bilgiyi ortaya çıkarmak için kullanılan ve günden güne popüler olan bir yöntemdir. Bu çalışmada, veri madenciliği yöntemleri, ülkelerin ekononomik indikatörleri üzerinde uygulanmaktadır. Dört veri madenciliği tekniği veri seti üzerinde uygulanmaktadır. Ekonomik açıdan birbirine benzeyen ülke gruplarının oluşturulması Kümeleme Algoritması ile elde edilmektedir. Kümeleme algoritmasından sonra, İsviçre tarafından dünyaya en fazla ihraç edilen ürünleri soruşturmak için İlişki Kuralları Veri Madenciliği kullanılır. Kümeleme ve İlişki Kuralı Veri Madenciliğiyle, veri madenciliğinin ilk kısmı olan ve denetimsiz öğrenme olarak adlandırılan kısım tamamlanmış olmaktadır. İkinci kısımda, veri boyutunu indirgemek amacıyla kullanılan Temel Bileşenler Analizi ile elde ettiğimiz yeni değişkenlere dayalı sınıflandırma ve panel veri ile regresyon modelleri inşaa ederiz. İkinci kısmın temel amacı, ülkelerin gruplandırılması ve Gayrı Safi Yurtiçi Hasıla ve Gayri Safi Milli Hasıla gibi ana ekonomik göstergeler üzerinde etkisi olan en önemli ekonomik tahmin edici değişkenleri belirlemektir.
Özet (Çeviri)
Data Mining is becoming a famous analysis day by day to reveal the hidden information within big data. In the study, we use data mining techniques on the economic indicators of the countries. The four data mining techniques are to be implemented on the dataset. Making homogenous groups of the countries whose economic characteristics are similar are obtained by the Clustering Algorithm. After the clustering algorithm is performed, we pass to Association Rule Data Mining to investigate the most exported products by Switzerland to the other countries. With the clustering and association rule mining, we complete the first stage of the data mining that is so-called as unsupervised learning. In the second stage, we build up both classification and regression models with panel data based on the new variables that are obtained by the Principal Component Analysis. The main aim of the second stage is to determine the most important economic predictor variables that have an effect on the grouping of the countries and have an effect on the main economic indicators such as Gross Domestic Product (GDP), Gross National Product (GNP), etc.
Benzer Tezler
- OECD sağlık verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of OECD health data with data mining methods
KÜBRA ÇOŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET DOĞAN
PROF. DR. ALİ BULDU
- Sürdürülebilir kalkınma göstergelerine göre K-ortalamalar yöntemi ile kümeleme analizi uygulaması
Clustering analysis application with K-means method according to sustainable development indicators
ESİN KİŞİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA
- Fosil yakıt kaynaklı karbondioksit emisyonlarının çoklu regresyon analiziyle modellenmesi ve tahmini: BRICS ve MINT ülkeleri örneği
Modeling and forecasting the fossil fuel-related carbon dioxide emissions by multiple regresion analysis: The case of BBRICS and MINT countries
FURKAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Maden Mühendisliği ve MadencilikKaradeniz Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İZZET KARAKURT
- Avrupa Birliği ülkeleri ile Türkiye'nin ekonomik göstergelerinin karar ağacı yöntemi ile karşılaştırılması
Comparison of the economical indicators of Turkey and European Union states via decision tree method
VİLDAN GÜLPINAR