Veri madenciliği yöntemleri ile suç türleri ve cinsiyete göre illerin kümelenmesi
Clustering of provinces by crime types and gender using data mining methods
- Tez No: 964740
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL, DOÇ. DR. SELÇUK ALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Demografi, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Demography, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Veri, insanlık tarihinin en eski dönemlerinden bu yana, bilgiyi kaydetme ve anlamlandırma ihtiyacının bir sonucu olarak varlığını sürdürmüştür. İlk yazılı metinlerden ticaret kayıtlarına, astronomik gözlemlerden nüfus sayımlarına kadar pek çok alanda veri, anlam kazandırıldığında insanlığın gelişimine önemli katkılar sağlamıştır. Günümüzde ise teknolojinin hızla ilerlemesiyle veri, yalnızca bir bilgi birikimi olmanın ötesine geçerek, karar alma süreçlerini yönlendiren ve geleceği şekillendiren stratejik bir araç konumuna gelmiştir. Bu dönüşüm, modern toplumların ilerleyişinde verinin hayati bir role sahip olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. Özellikle suç analizi gibi toplumsal konularda, veri madenciliği tekniklerinin kullanımı, güvenlik stratejilerinin geliştirilmesinde ve suç oranlarının azaltılmasında etkili bir araç haline gelmiştir. Suç türleri ve cinsiyet bazında yapılan detaylı analizler, bölgesel farklılıkları ortaya koyarak, yerel yönetimler ve güvenlik birimleri için hedef odaklı politikalar geliştirilmesine olanak sağlar. Bu çalışmada, Türkiye'nin 2020 yılına ait suç verileri, iller arasında suç profillerini belirlemek ve suç önleme stratejilerine katkı sağlamak amacıyla incelenmiştir. Veri madenciliği tekniklerinden kümeleme analizi yöntemi kullanılarak, suç türleri arasındaki örüntüler ve ilişkiler analiz edilmiştir. Çalışmanın temel amacı, büyük veri analitiği ve yapay zekâ tekniklerini entegre ederek, suç analizi alanına cinsiyete yönelik en yaygın suçların il bazında kümelenmesinde hem teorik hem de pratik katkılar sağlamaktır. Tez, altı bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde tezin genel bilgileriyle ilgili açıklamalarda bulunmuş, ikinci bölümde suçun kavramı, oluşumunda etki eden faktörler ve Türkiye'deki etkileri ile ilgili literatürler ele alınmıştır. Üçüncü bölümde veri seti ve kullanılan yöntemler tanıtılmış, dördüncü bölümde analiz bulguları paylaşılmış, beşinci bölümde tartışmalar yapılmıştır. Son olarak, altıncı bölümde sonuçlar ve önerilere yer verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Data has existed as a fundamental element of human civilization, stemming from the need to record and interpret information since ancient times. From early written texts and trade records to astronomical observations and population censuses, data has played a crucial role in human development when interpreted meaningfully. In the modern era, with the rapid advancement of technology, data has transcended its traditional role as a repository of information to become a strategic tool that drives decision-making processes and shapes the future. This transformation highlights the indispensable role of data in the progress of contemporary societies. Particularly in social issues like crime analysis, the use of data mining techniques has proven to be an effective tool for developing security strategies and reducing crime rates. Comprehensive analyses based on crime types and gender uncover regional variations, enabling local governments and law enforcement agencies to develop targeted policies. In this study, Turkey's 2020 crime data was analyzed to identify crime profiles across provinces and contribute to the development of crime prevention strategies. Clustering analysis, a data mining method, was employed to examine patterns and relationships among crime types. The main objective of this research is to integrate big data analytics and artificial intelligence techniques into crime analysis, offering both theoretical and practical contributions by clustering the most prevalent gender-specific crimes on a provincial basis. The thesis is structured into six chapters. The first chapter introduces the general framework of the study. The second chapter explores the concept of crime, factors influencing its occurrence, and its effects in Turkey, supported by relevant literature. The third chapter describes the dataset and methodologies employed. The fourth chapter presents the findings of the analyses, followed by discussions in the fifth chapter. Finally, the sixth chapter concludes with results and recommendations.
Benzer Tezler
- Suç verilerinin ikili kümeleme yöntemleri ile analizi
Analysis of crime data using biclustering methods
DEMET ALBASAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
- Olay yeri inceleme verisi üzerinde makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparing machine learning methods on site investigation data
NURULLAH YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET SERDAR GÜZEL
- Önleyici kolluk faaliyetleri kapsamında sosyal medyada veri madenciliği: Suçları önlemek için Twitter Analytic'i kullanma
Data mining in social media for preventive policing activities: Using Twitter Analytics for crime prevention
EMRE CİHAN ATEŞ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi kullanılarak suç analizi
Crime analysis using data mining and machine learning
MERVE ORAKCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BÜNYAMİN CİYLAN
- Stratejik yönetim çerçevesinde toplumsal hareketlerin yapay zeka yöntemiyle açıklanmasına yönelik bir model
A model for explanation of social movements with artificial intelligence methods within the framework of strategic management
MEHMET ALİ ALHAN
Doktora
Türkçe
2021
Kamu Yönetimiİstanbul Medipol ÜniversitesiYönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU