Akaryakıt sektöründe işlem anormalliklerinin veri madenciliği yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of transaction anomalies in the fuel industry using data mining methods
- Tez No: 902589
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Akaryakıt sektöründe veri madenciliği uygulamaları gün geçtikçe gelişmekte ve uygulamalar yaygınlaşmaktadır. Akaryakıt sektöründe kullanılan yöntemler ve çeşitli analizler ile beraber akaryakıt hırsızlığı, sızıntı, dolum anında miktar aşımları, aşırı dolum sonrası taşma gibi önemli konular takip edilerek aksiyonlar alınmaktadır. Bu çalışmada belirlenen 4 önemli kategori doğrultusunda analizleri yapılmış ve kategorize edilmiş olan verinin farklı veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile sınıflandırarak analizlerin doğruluğunu ve başarımlarını ölçmek amacıyla Türkiye'de faaliyet gösteren bir petrol şirketinin 2022-2023 tarihleri arasındaki verileri kullanılarak farklı veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. Uygulama öncesinde veri analize uygun hale getirilmiştir. Analizde etkisi olmayan değişkenler çıkarılmıştır. Açılış, kapanış, dolum, fark, satış, SEL değeri, azalma miktarı ve kategori analizde belirleyici etkene sahip olduğundan analizde bu veriler kullanılmıştır. Uygulama aşmasında RAPIDMINER programından yararlanılmıştır. Veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden k en yakın komşu algoritması, Rastgele Orman Algoritması, Gradient Boosted Algoritması, ADABOOST Algoritması ve Karar Ağacı (J48) Algoritması ile sınıflandırmalar yapılarak çeşitli başarı ölçütleri ile modellerin başarıları ölçülmüştür. En başarılı sınıflandırma yönteminin Karar Ağacı (J48) Algoritması olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Data mining applications in the fuel industry are developing day by day and the applications are becoming widespread. With the methods used in the fuel industry and various analyses, important issues such as fuel theft, leakage, quantity excesses at the time of filling, and overflow after overfilling are monitored and actions are taken. In this study, different data mining classification methods were applied using the data of an oil company operating in Turkey between 2022-2023 in order to measure the accuracy and performance of the analyzes by classifying the analyzed and categorized data with different data mining classification methods in line with the 4 important categories determined in this study. Before the application, the data was made suitable for analysis. Variables that had no effect in the analysis were removed. Since opening, closing, filling, difference, sales, SEL value, decrease amount and category are the determining factors in the analysis, these data were used in the analysis. RAPIDMINER program was used during the implementation phase. Classifications were made with the k nearest neighbor algorithm, Random Forest Algorithm, Gradient Boosted Algorithm, ADABOOST Algorithm and Decision Tree (J48) Algorithm, which are among the data mining classification methods, and the success of the models was measured with various success criteria. It has been observed that the most successful classification method is the Decision Tree (J48) Algorithm
Benzer Tezler
- Dünya'da ve Türkiye'de otomotiv sektörü, BİST 100'de işlem gören otomotiv sektörü işletmelerinin finansal analizi
The automotive sector in the world and Turkey, financial analysis of the automotive sector companies traded on BIST 100
IŞIL ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAK ATAMAN GÖKÇEN
- A metric learning based system for retail product recognition and novel class discovery
Metrik öğrenme tabanlı ürün tanıma ve yeni ürün keşfetme sistemi
İBRAHİM ŞAMİL YALÇINER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- Enflasyonla mücadelede istikrar politikaları
Başlık çevirisi yok
BİLGİN ORHAN ÖRGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonomiMarmara Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ZEKAYİ ORHAN
- İntifa hakkı ve akaryakıt sektöründe intifa-rekabet ilişkisi
Usufruct and utilization - competition relation in fuel sector
MURAT ALAN
- Sermaye birikiminin sürekliliği ve Türkiye'de özelleştirme: Petrol Ofisi A.Ş. (POAŞ) örneği
Continuity of capital accumulation and privatization in Turkey: The case of Petrol Ofisi A.Ş.
MEHMET AŞKIN SÜZÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriMarmara ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NERİMAN BERNA GÜLER