Türkiye'de konut satış sayılarının veri madenciliği yöntemleri ile tahmini
Estimation of housing sales in Turkey using data mining methods
Yazar: AYŞE SEDA BALKAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAFAK EBESEK
Toros Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Mimarlık Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mimarlık = Architecture

Özet:
Son yıllarda, konut yatırımlarının hızlı artışı, Türkiye ekonomisindeki önemli büyüme faktörlerinden biri haline gelmiştir. Bu durum, konut satışlarını tahminlemenin, karar verme sürecini hızlandırıp, doğru yatırım planlaması yapılmasını kolaylaştırarak ekonomiye katkı sağlayabileceği fikrini doğurmuştur.

Artan veri miktarı, manuel analizlerin gerçekleştirilmesini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, büyük veri setlerinden bilgi çıkarılması sürecinde veri madenciliği uygulamalarının kullanımı artmıştır. Veri madenciliği, tahminleme, sınıflandırma, hata ayıklama ve değerlendirme gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.

Bu çalışma, veri madenciliği tekniklerinin konut satış sayıları verileri üzerine uygulanarak tahminleme yapılmasına odaklanmaktadır. Tahmin modeli oluşturmak amacıyla, 2013-2023 dönemlerine ait 120 aylık konut satış verisi işlenmiş ve bir veri seti oluşturulmuştur. İlgili veriler, T.C. Merkez Bankası'nın Elektronik Veri Dağıtım Sistemi'nden (EVDS) ve Türkiye İstatistik Kurumu'ndan (TÜİK) elde edilmiştir. Aylık konut satış verileri, Microsoft Office Excell'de veri madenciliği için hazırlanıp temizlendikten sonra, RapidMiner 10.0 yazılımında modelleme çalışması yapılmıştır. Performans ölçütü olarak Relative Error (RE) değeri kullanılmıştır. Model performanslarına bakıldığında, Destek Vektör Makinası (SVM) algoritmasının %0.2 RE değeri ile en iyi tahmin sonucunu verdiği görülmüştür. Ayrıca % 0.3 RE değeri ile Generalized Linear Model algoritmasının da oldukça iyi performans gösterdiği saptanmıştır.
Bu çalışma, literatürde yer alan benzer çalışmalara göre en düşük hata değerine sahiptir. Böylece literatüre ve yapım projelerinin yönetimine katkıda bulunacağı düşünülmektedir. 
Anahtar Kelimeler: Türkiye'de Konut Satışı Sayıları, Yapay Zekâ, Veri Görselleştirme, Veri Madenciliği, Tahminleme, RapidMiner

Abstract:
In recent years, the rapid increase in housing investments has become one of the important growth factors in the Turkish economy. This situation gave rise to the idea that forecasting housing sales could contribute to the economy by accelerating the decision-making process and facilitating correct investment planning.

The increasing amount of data makes manual analysis difficult to perform. Therefore, the use of data mining applications has increased in the process of extracting information from large data sets. It is used in various fields such as data mining, prediction, classification, debugging and evaluation.
This study focuses on making predictions by applying data mining techniques to housing sales data. In order to create a prediction model, 120 months of housing sales data for the periods 2013-2023 were processed and a data set was created. Relevant data, T.R. Obtained from the Central Bank's Electronic Data Distribution System (EVDS) and the Turkish Statistical Institute (TUIK). After the monthly housing sales data were prepared and cleaned for data mining in Microsoft Office Excel, modeling work was carried out in RapidMiner 10.0 software. Relative Error (RE) value was used as the performance criterion. Looking at the model performances, it was seen that the Support Vector Machine (SVM) algorithm gave the best prediction result with a RE value of 0.2%. It was also found that the Generalized Linear Model algorithm performed very well with a RE value of 0.3%.
This study has the lowest error value compared to similar studies in the literature. Thus, it is thought that it will contribute to the literature and management of construction projects. 
Keywords: Housing Sales Numbers in Turkey, Artificial Intelligence, Data Visualization, Data Mining, Forecasting, RapidMiner