Hanehalkı işgücü araştırma verileri ile veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması ve modellerin karşılaştırılması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MERVE BARAN KILIÇALAN

Danışman: Çağdaş Hakan Aladağ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüz koşullarında büyüyen ve genişleyen veri hacmiyle birlikte verilerin değerlendirilmesi, analiz edilmesi ve ileriye yönelik tahminlerin yapılması gibi ihtiyaçların artması veri madenciliği yöntemlerine olan yönelimi artırmıştır. Bu çalışma kapsamında veri madenciliğinin tahmin edici yöntemlerinden sınıflama ve regresyon yöntemleri ele alınmış olup C5.0 karar ağacı, CHAID karar ağacı, Lojistik Regresyon ile Bayes Ağları yöntemleri incelenmiş ve gerçek bir veri seti üzerinde uygulanarak modelleme başarıları karşılaştırılmıştır. Çalışmada TÜİK tarafından derlenen ve uygulanan Hanehalkı İşgücü Araştırması (HİA)' nın 2014, 2015 ve 2016 yıllarına ait verileri ele alınmıştır. Ayrıca bu çalışma kapsamında Türkiye'de işgücü durumunun belirlenmesi, hem istihdam kapsamında hem de istihdam dışında olan birey profiline ilişkin sınıflamaların yapılması ile işgücü durumu bilinmeyen bir bireyin model sonucunda işgücü durumunun doğru tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma sonuçları değerlendirildiğinde, çeşitli ölçütlerle yapılan kıyaslamalarda model başarıları birbirine oldukça yakın olarak edilmiş olmasına karşın C5.0 karar ağacı yöntemi sonucunda elde edilen modelin en başarılı sınıflama tahminine sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır.