Uluslararası istatistiksel sınıflamalara yönelik kod atama sistemi (KASİS)
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: LEVENT AHİ
Danışman: Ebru Kılıç Çakmak
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İstatistiksel sınıflamaların, ülkelerin istatistik sistemlerinde çok büyük bir yeri ve önemi bulunmaktadır. İktisadi faaliyet, meslek, eğitim ve tüketim harcamaları sınıflaması bu sınıflamalara örnek olarak verilebilir. Bu sınıflamaları barındıran değişkenler ile yapılacak araştırmaların bizleri doğru sonuçlara ulaştırabilmesi, değişkenlerin sınıflamasının doğru olarak yapılmış olmasına bağlıdır. Veri hacmi büyüdükçe değişkenlerin sınıflamasının doğru yapılıp yapılmadığını etkin bir şekilde kontrol etmek klasik elle ve gözle yapılan yöntemlerle mümkün değildir. Bu yüzden bu işlemi yapabilecek otomatik bir sisteme ihtiyaç bulunmaktadır. Bu çalışmada, standart sınıflama sözlüğü olan tüm istatistiksel sınıflamalar için kullanılabilen bir sistem geliştirilmiş ve öncelikle geliştirilen sistem tanıtılmış daha sonra geliştirilen sistemin etkinliği Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) yapmış olduğu Hanehalkı Bütçe Araştırması (HBA) 2013-2018 yılları mikro veri setleri kullanılarak incelenmiştir. Bu veri seti, ülkemizdeki tüketim harcamaları istatistiklerinin ana veri kaynağıdır. Tüketim harcamalarının sınıflamasında uluslararası Bireysel Tüketimin Amaca Göre Sınıflaması (COICOP) kullanılmaktadır. Geliştirilen sistem ile daha önce anketör tarafından sınıflaması yapılmış tüketim harcamalarına tekrar kod ataması yapılarak sınıflanmış olduğu kategorinin doğru olup olmadığı belirlenerek sonuçlar yorumlanmıştır. Geliştirilen sistem, denetimli makine öğrenmesi yöntemlerini kullanan sistemlerden eğitim veri kümesine ihtiyaç duymaması ile ayrılmaktadır. Sistem çalışmaya başladıktan sonra her bir kayıtta kendi öğrenmesini artırmakta ve öğrendiklerini sonraki kayıtlarda kullanmaktadır. Sistem denetimli makine öğrenmesi kullanan sistemlerde kullanılması zorunlu olan eğitim veri kümesindeki sınıflamanın doğru olarak yapılıp yapılmadığını kontrol ederek bu sistemlerin doğru şekilde öğrenmelerine de katkı sağlayabilmektedir. Aynı zamanda, sistem Tüketici Fiyat Endeksi'nde (TÜFE) kullanılabilen alternatif veri kaynaklarından en popüleri olan barkod verilerine COICOP kodu atanması aşamasında kullanılabilmektedir.