BÜYÜK VERİ ARAÇLARI VE R KULLANARAK AMERİKAN HAVAYOLU FİRMALARININ SORUNLARININ KEŞFEDİLMESİ

Özet

Büyük veri sistemleri günümüzün büyük ölçekli veri analitiği ihtiyaçlarını çözmektedir. Bununla birlikte R yazılımının istatistiksel hesaplama ve veri görselleştirme gücü ile büyük veri araçlarının büyük ölçekli uygulamalar gerçekleştirebilme yetenekleri birleştiğinde ortaya başarılı analiz sistemleri çıkmaktadır. Çalışma kapsamında büyük veri araçları Apache Hadoop ve Apache Spark’a değinilmiş, disk bazlı çalışan MapReduce programlama modeli ile bellek içi çalışan Apache Spark’ın içyapısı arasındaki farklılıklara dikkat çekilmiştir. Makine öğrenmesi yaklaşımları ele alınmış ve denetimli öğrenme ile denetimsiz öğrenme metotlar arasındaki farklılıklar ifade edilmiştir. Teorik olarak denetimsiz öğrenme yöntemlerinden kümeleme yöntemlerine, denetimli öğrenme yöntemlerinden karar ağaçlarına değinilmiştir. Bu analiz yöntemleri Amerika Birleşik Devletleri havayolu firmaları 1987-2008 yılları verisine uygulanmıştır. Havayolu şirketlerinin uçtukları mesafeler ve uçuş gecikme performanslarına yönelik kümeleme analizi yapılmıştır. Spesifik olarak bir havayolu şirketinin gecikme sürelerine ilişkin çıkarımlar karar ağacı kullanılarak yapılmıştır. Ana akım havayolu firmaları, analiz sonuçlarından hareketle en sorunlu kümeyi oluşturmuştur. Bu sorunların özellikle kalkıştaki gecikme ve mesafeden kaynaklandığı gerçeği, kümeleme analizi ve karar ağaçları sonuçlarından ortaya çıkmıştır.