Veri madenciliği tekniklerinden C5.0 algoritması ve destek vektör makineleri ile yapay sinir ağlarının sınıflandırma başarılarının karşılaştırılması: İmalat sektöründe bir uygulama

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: EMRE YAKUT

Danışman: Erkan Oktay

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde işletmeler çok büyük miktarlarda veri üretmekte ve bu veri içinde anlamlı ve yararlı bilgiler ortaya çıkarmakta sıkıntılar yaşamaktadırlar. Veriler tek başlarına bir anlam taşımadıkları için veri madenlerinde işlendiği zaman anlamlı hale gelebilmektedir. Bu nedenle, veri kaynaklarından gelen veriyi derlemek, yorumlamak ve işlerlik kazandırmak için veri madenciliğine ihtiyaç duyulmaktadır.Bu çalışmanın amacı, İMKB'de işlem gören sanayi işletmelerinin 2002-2010 yılları arası verileri üzerinde, işletmelerin finansal başarısızlıklarını veri madenciliği tekniklerinden C5.0 algoritması ve destek vektör makineleri ile birlikte yapay sinir ağları kullanılarak tahmin modellerini gerçekleştirmektir. Elde edilen modellerin dört yıl öncesine kadar ki performansları karşılaştırılarak ileriye yönelik 2010 yılına ait işletme başarısızlıklarının tahmini gerçekleştirilmiştir.Analiz sonuçları ele alındığında, yapay sinir ağları yönteminin, hem C5.0 hem de destek vektör makineleri yöntemiyle karşılaştırıldığında, oluşturulan dört modelin tümü için daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Ayrıca modeller arası kıyaslama yapıldığında 3. Modelin 2. Modelden, 4. Modelin ise 1. Modelden daha yüksek sınıflandırma yüzdesiyle sonuçlar ürettiği görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, C5.0 Algoritması, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları