Estimation of success of energy efficieny support program applications for SME's with data mining
KOBİ'lere yönelik enerji verimliliği destek program başvurularının başarısının veri madenciliği ile tahmini
- Tez No: 814067
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKE BEREKETLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Lojistik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Türkiye'de faaliyet gösteren işletmelerin %99,8'i küçük ve orta ölçekli işletmelerdir. Küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) de toplam istihdamın %76,7'sini sağlamaktadır. Bu nedenle ülke ekonomisinde önemli bir rol oynarlar. Ekonomide bu kadar büyük pay almalarının bir sonucu olarak enerji tüketimleri de yüksektir. Enerji verimliliğinin artırılmasına yönelik çalışmalar arasında özellikle KOBİ'lerin enerji verimliliğinin artırılmasına önem verilmesi gerekmektedir. Böylece hem ülke ekonomisine hem de sınırlı kaynakların verimli kullanılmasına ve çevre bilincine katkı sağlanmaktadır. KOSGEB, Türkiye'nin sosyal ve ekonomik ihtiyaçlarının karşılanmasına yönelik, KOBİ'lerin payının ve etkinliğinin artırılması, KOBİ'lerin rekabet gücünün ve seviyesinin yükseltilmesi, ekonomik gelişmeye uygun endüstriyel entegrasyonun sağlanması amacıyla Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı'na bağlı olarak faaliyet gösteren bir kuruluştur. Bu çalışmada KOSGEB tarafından 2017 yılında yayımlanan KOBİ Gelişim Destek Programı 'Enerji Verimliliğinin Arttırılması' isimli proje çağrısı kapsamında başvuru yapan işletmelerin, projelerinin başarı ve başarısızlıklarının veri madenciliği algoritmaları ile analiz edilerek projelerin onay alma durumunun tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Böylece yapılan tahminler ile projelerle ilgili kararlarda bilimsel yaklaşım esas alınacaktır. Çalışmada Türkiye'nin 81 ilinden proje uygulama verileri kullanılmıştır. Başvurular sistem üzerinden online olarak alınmaktadır ve KOSGEB tarafından saklanmaktadır. Başvurular başvuru değerlendirme kurulu tarafından değerlendirilmektedir. Çalışmada kullanılmak üzere 2017 yılında KOSGEB tarafından değerlendirilen projeler; firma statüsü, ortak sayısı, faaliyette bulunduğu yıl sayısı, mevcut personel sayısı, beyaz yakalı personel sayısı, mavi yakalı personel sayısı, proje bütçesi, projenin özkaynaklar ile karşılanacak kısmı, işletmenin özkaynağı, yurt içi satışları, yurt dışı satışları, yönetim giderlerine göre incelenmiştir. Bu niteliklerin projenin KOSGEB tarafından onaylanması üzerindeki rolü incelenecektir. Bu inceleme ile birlikte ileride projelere başvuracak işletmelerin başarı tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Veriler ön işleme tabi tutularak python yazılımına uyarlanmıştır. Veri seti; LightGBM, Lojistik Regresyon ve Destek Vektör Makineleri algoritmaları sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma sonuçları karşılaştırılmış ve LightGBM algoritması 0.93 F1 score ve 0.88 Accuracy ile en başarılı algoritma olarak bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
99.8% of the businesses operating in Turkey are small and medium business enterprises. Small and medium-sized enterprises (SMEs) also provide 76.7% of total employment. As a result, they are crucial to the economy of the nation. As a result of receiving such large payments in the economy, their energy consumption is also high. Particular attention should be paid to the energy distribution of SMEs among the employment for the limits of energy consumption. As a result, it benefits the nation's economy, the wise use of resources, and environmental consciousness. KOSGEB is an institution operating under the Ministry of Industry and Technology in order to meet the social and economic needs of Turkey, to increase the superiority and level of SMEs above the share and performance of SMEs, and to achieve industrial control suitable for economic development. In this study, it is aimed to estimate the approval status of the projects by analyzing the success and failure of the projects of the enterprises that applied within the scope of the SME Development Support Program 'Increasing Energy Efficiency' project call published by KOSGEB in 2017. Thus, the scientific approach will be taken as a basis in the decisions made about the projects and the estimations. Projects evaluated by KOSGEB in 2017 to be used in the study; company status, number of partners, number of years of operation, number of existing personnel, number of white-collar personnel, number of blue-collar personnel, project budget, the part of the project to be met with equity, the enterprise's equity, domestic sales, foreign sales, administrative expenses. The role of these qualifications on the approval of the project by KOSGEB will be examined. The project application data from 81 provinces of Turkey is used in the study. Applications are received online through the system and stored by KOSGEB. Applications are evaluated by the application evaluation board. With this review, it has been tried to make an estimation of the success of the enterprises that will apply for the projects in the future. The data were preprocessed and adapted to the python software. Data set; LightGBM, Logistic Regression and Support Vector Machines algorithms are classified. Classification results were compared and LightGBM algorithm was found to be the most successful algorithm with 0.93 F1 score and 0.88 accuracy.
Benzer Tezler
- Elektromanyetik açıcının bazı fiziksel özelliklerinin ölçümü, sonlu elemanlar yöntemi ile analizi ve karakteristiğinin makine öğrenmesi ile kestirimi
Measurement of some physical properties of an electromagnetic plunger, its analysis with finite element method, and estimating the characteristic using machine learning
MAHAMMADKHAN GULIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞUAYB ÇAĞRI YENER
- Enerji verimliliğinin kent ölçeğinde planlanması ve mekan ile etkileşimi Milas örneği
Planning energy efficiency in urban scale, it's interaction with urban form Milas case
KEREM BEYGO
Doktora
Türkçe
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER
- Estimation of commercial building energy consumption with machine learning
Makine öğrenimi ile ticari bina enerji tüketimi tahmini
YOUSIF MURSHID MUHEALDDIN MUHEALDDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİM BUYRUKOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMED RASHAD BAKER BAKER
- Yaşama mekanlarında gün ışığının etkin kullanılması için makine öğrenmesi ile optimum pencere tasarımı
Optimum window design with machine learning for effective use of daylight in living spaces
FADİME DİKER
Doktora
Türkçe
2024
MimarlıkSüleyman Demirel ÜniversitesiMimarlık, Planlama ve Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ERKAN
- Designing a decision support and recommendation system for improving energy efficiency
Enerji verimliliğini artırmaya yönelik karar destek ve öneri sistemi tasarımı
BAYRAM ÇAĞDAŞ KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM VARLIKLAR