KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Kapanaltı Dergisi / 2022 / Sayı: 1

ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME VE K-ORTALAMALAR KÜMELEME ANALİZİ İLE BİR GÖRSEL VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMASI

Muhammet ATALAY
Sayfa
31–44
Yayın Tarihi
2022-03-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Görsel veri madenciliği, verileri veya analiz sonucunda elde edilen bulguları görselleştirerek örtük ve faydalı bilgileri keşfetmeye yarar.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Görsel veri madenciliği, verileri veya analiz sonucunda elde edilen bulguları görselleştirerek örtük ve faydalı bilgileri keşfetmeye yarar.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada; 2020 yılı aktif sigortalı sayılarına ait veriler yardımıyla, Türkiye’deki illerin benzerlik ve farklılıklarının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Buna göre çok boyutlu ölçekleme ile elde edilen iki boyutlu dağılımda iller iki kümeye ayrışmaktadırlar. 4/a ve 4/b sigortalılarda dağılım dengeli iken 4/c sigortalılarda çok az sayıda ilin diğerlerinden ayrıştığı belirlenmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Çok Boyutlu Ölçekleme · K-Ortalamalar Kümeleme · İstatistiksel Analiz

Özet

Görsel veri madenciliği, verileri veya analiz sonucunda elde edilen bulguları görselleştirerek örtük ve faydalı bilgileri keşfetmeye yarar. Bu çalışmada; 2020 yılı aktif sigortalı sayılarına ait veriler yardımıyla, Türkiye’deki illerin benzerlik ve farklılıklarının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Yöntem olarak istatistiksel veri analizi ve veri madenciliği tekniklerinden çok boyutlu ölçekleme ve kümeleme analizleri bulguları görselleştirilerek kullanılmıştır. Tüm analizler R programlama dili kullanılarak yapılmıştır. Çok boyutlu ölçeklemede uyum iyiliği değerleri incelenmiştir. Kümeleme analizinde optimal küme sayısını tespit etmek için içsel kümeleme performansı indeksleri karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, iki boyutlu uzayda elde edilen harita, gerçek uzaklıklarla karşılaştırıldığında iyi derecede uyum göstermektedir. En iyi kümeleme için içsel indekslerin çoğu küme sayısının iki olması gerektiğini söylemektedir. Buna göre çok boyutlu ölçekleme ile elde edilen iki boyutlu dağılımda iller iki kümeye ayrışmaktadırlar. 4/a ve 4/b sigortalılarda dağılım dengeli iken 4/c sigortalılarda çok az sayıda ilin diğerlerinden ayrıştığı belirlenmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ATALAY, M. (2022). ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME VE K-ORTALAMALAR KÜMELEME ANALİZİ İLE BİR GÖRSEL VERİ MADENCİLİĞİ UYGULAMASI. Kapanaltı Dergisi, Sayı: 1, 31–44. https://ajindex.com/articles/960730

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Agrawal, K., Garg, S., & Patel, P. (2015). Performance Measures for Densed and Arbitrary Shaped Clusters. International Journal of Computer Science & Communication, 6(2), 338-350.
  2. Albayrak, A. S., & Koltan Yılmaz, Ş. (2009). Veri Madenciliği: Karar Ağaçları ve İMKB Verileri Üzerine Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 31-52.
  3. Aliukov, S., & Buleca, J. (2022). Comparative Multidimensional Analysis of the Current State of European Economies Based on the Complex of Macroeconomic Indicators. Mathematics 2022, Vol. 10, Page 847, 10(5), 847. https://doi.org/10.3390/MATH10050847
  4. Allahverdi, F., Allahverdi, M., & Çevik, S. (2021). Türkiye’de Kamu Harcamalarının İl Düzeyinde Dağılımının Çok Boyutlu Ölçekleme ve Kümeleme Analizi ile İncelenmesi. Maliye Dergisi, 0(180), 31-60.
  5. Almeira, D., & Graciella Juanda, G. (2021). Analisis Multidimensional Scaling dan k-Means Clustering untuk Pengelompokan Provinsi Berdasarkan Tingkat Pengangguran. E-Prosiding Nasional | Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran, 10, 08. http://prosiding.statistics.unpad.ac.id/index.php/prosidingnasional/article/view/75
  6. Alpar, R. (2017). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler (5. b.). Ankara:
  7. Detay Yayıncılık. Arı, E., & Gülcemal, M. E. (2019). OECD Ülkelerinin Sigorta Pazar Paylarının Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlerle İncelenmesi. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 9(2), 136–157.
  8. Ayala, E., Nelson, L., Bartholomew, M., & Plummer, D. (2022). A conceptual model for mental health and performance of North American athletes: A mixed methods study. Psychology of Sport and Exercise, 102176. https://doi.org/10.1016/J.PSYCHSPORT.2022.102176
  9. Bache, S. M., & Wickham, H. (2020). magrittr: A Forward-Pipe Operator for R. R package version 2.0.1. https://CRAN.R-project.org/package=magrittr adresinden alındı Borg, I., & Groenen, P. J. (2005). Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications. Springer. Borsenberger, M., Fleury, C., & Dickes, P. (2016). Welfare regimes and social cohesion regimes: do they express the same values?, European Societies, 18(3), 221-244. https://doi.org/10.1080/14616696.2016.1172717
  10. Buja, A., Swayne, D. F., Littman, M. L., Dean, N., Hofmann, H., & Chen, L. (2012). Data Visualization With Multidimensional Scaling, Journal of Computational and Graphical Statistics, 17(2), 444–472. https://doi.org/10.1198/106186008X318440
  11. Demirel Top, E., Yapici, N., & Cetinkaya, C. (2018). Comparison