Kümeleme analizi yöntemleri ile covıd-19 verilerinin incelenmesi
Investigation of covid-19 data using with clustering analysis methods
- Tez No: 760621
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ESİN KÖKSAL BABACAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Kümeleme analizi, çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden biridir. Veri madenciliğinde sıkça kullanılan bu analiz, çok sayıda değişkene ait gözlem birimlerini gruplar içi homojen ve gruplar arası heterojen bir yapı oluşturacak şekilde kümelere ayırma işlemidir. Bu çalışmada kümeleme analizinin çalışma alanlarına, analiz yöntemlerinin sınıflandırılmasına ve bu yöntemlerin çalışma prensiplerine yer verilmiştir. Dünyada büyük etki gösteren Covid-19 salgınına ilişkin 52 ülkeye ait veri internet üzerinden elde edilmiştir. Söz konusu veri seti ilkbahar, yaz, sonbahar ve kış olarak dört dönem biçiminde alınarak açık kaynak kodlu Python programı ile ülkelerin sınıflandırılmasına yönelik kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Kümeleme analizi, K-Ortalamalar algoritması ve Ward yöntemi ile gerçekleştirilmiş olup, küme sayısının belirlenmesinde Elbow yönteminden faydalanılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen kümeler karşılaştırılmış ve her iki yöntem için farklı kümelemelerin elde edildiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Cluster analysis is one of the multivariate statistical methods. This analysis, which is frequently used in data mining, is the process of dividing the observation units of many variables into clusters to form a homogeneous structure within groups and heterogeneous between groups. In this study, the working areas of cluster analysis, the classification of analysis methods and the working principles of these methods are given. The data of 52 countries regarding the Covid-19 pandemic, which has a great impact in the world, was obtained from the internet. Clustering analysis for the classification of countries was carried out with the open source Python program by creating four periods as spring, summer, autumn and winter for the data set. Cluster analysis was performed with the K-Means algorithm and Ward's method, and the Elbow method was used to determine the number of clusters. The clusters obtained as a result of the analysis were compared and it was observed that different groups were formed.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Rektörlerin pandemi sürecinde etkileşim aracı olarak sosyal medya kullanımları üzerine bir araştırma
A research on rectors' use of social media as an interaction tool during the pandemic period
ASLI ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2022
İletişim BilimleriSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA
- Text clustering and topic modeling on Covid-19 vaccine tweets using machine learning, natural language processing, and deep learning
Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve derin öğrenme kullanılarak Covıd-19 aşısı tweetlerinde metin kümeleme ve konu modelleme
DAVID OKORE UKWEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KARABATAK
- Covıd-19 sürecine ilişkin verilerin kümelenmesi
Clustering of data related to the Covid-19 process
AYŞE DEVRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ PEKMEZCİ
- Covıd-19 salgını sürecinde Türkiye'de bankaların finansal yapı ve performanslarının örüntü analizi ve çok kriterli karar verme yöntemleri ile değerlendirilmesi
Evaluation of the financial structure and performance of banks in Turkey during the Covid-19 pandemic using pattern analysis and multi-criteria decision making methods
TUNCER TOKAT