Inflation prediction using machine learning algorithms with web scraped data – a study from Turkey
Makine öğrenmesi modelleri ve web kazıma verisi ile enflasyon tahmini – Türkiye'den bir çalışma
- Tez No: 877270
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Günümüzün büyük veri ve dijitalleşme çağında, bilginin çevrimiçi platformlara aktarıldığı bu dönemde, bilgi zenginliğinden faydalanabilmek oldukça önem kazanmıştır. Bu çalışma, makine öğrenmesi algoritmaları ile yapılan enflasyon tahminleme modellerini, e-ticaret web sitelerinden web kazıma tekniği ile elde edilen fiyat bilgilerini kullanarak geliştirmeye odaklanmaktadır. Web kazıma ile elde edilmiş verilerin modellerin tahmin doğruluğu ve performansında iyileştirmeye yol açıp açmadığı araştırılmıştır. Gelişmekte olan bir ülke olan Türkiye'de enflasyon otoriteler, şirketler ve bireyler için oldukça önemli bir odak noktası haline gelmiştir. Bu araştırma, makine öğrenmesi ve web kazıma yöntemleri ile elde edilen verilerin kullanımı ile enflasyon tahminlerinin geliştirilmesi ve güvenilirliğinin arttırılması konusunda potansiyel gelişim alanlarına ışık tutmayı hedeflemiştir.
Özet (Çeviri)
In today's big data and digitalization era, where information has migrated to online platforms, to benefit from this wealth has become vital. This study focuses on enhancing inflation prediction methods by utilizing web scraped price information from e-commerce websites in machine learning algorithms. It investigates whether integrating web scraped data into these models leads to improvements in predictive accuracy and performance. Given that Turkey is a developing country, inflation is a primary concern for authorities, companies, and individuals. This research sheds light on the potential of utilizing machine learning and web scraped data to enhance the accuracy and reliability of inflation prediction models in Turkey.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Derin öğrenme modellerinin hücre veri seti üzerinde eğitilerek kıyaslanması ve mobil ortama uyarlanması
Comparision and mobile application of deep learning models trained on blood cell dataset
MEHMET YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
- Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini
Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods
ŞEYMA GÖNEN HALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Stratejik tarım ürünlerinde üretici fiyatlarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmini
Prediction of producer prices of strategic agricultural products with machine learning algorithms
ZİYA ERDEM BİNAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
ZiraatGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK ARZU ÖZDEMİR
- MAKİNE ÖĞRENMESİ KULLANAN BİREYSEL GELİR TAHMİN MODELİ
Individual Income Estimation Model Using Machine Learning
MUHAMMED ENES YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
DR. AHMET ELBİR