İstatistiksel veri madenciliği teknikleri ile kamu alımları sektöründe satış tahmini
Sales forecasting in public procurement sector with statistical data mining techniques
Yazar: VİLDAN YILDIRIM
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Günümüz ekonomik koşullarında devletler kamu hizmetlerini sunabilmek için kendi olanaklarının yetmediği durumlarda özel sektör ile ekonomik işbirliği yapmak durumundadır. Devletler ile özel sektörün buluştuğu bu noktada kamu alımları kavramı karşımıza çıkmaktadır. Günümüzde kamu alımları, "Kamu İhale Kanunu" çerçevesinde yapılmaktadır. Devletlerin sunduğu hizmetlerin kalitesinin artmasında, dolaylı tasarruf edilmesinde, özel sektörde inovasyonun teşvik edilmesinde, cari açığın kapatılmasında ve yolsuzluğun azaltılmasında önemli rol oynayan kamu alımları, ülke ekonomisi için kuşkusuz çok önemli bir paya sahiptir. 

Bu çalışma ile kamu alımlarının etkin ve verimli bir şekilde sürdürülebilmesi için "İstisna" kavramı kapsamında merkezi tedarik kurumu olarak yetkilendirilen ve özel sektör ile kamu kurumları arasında aracı rolü üstlenen Devlet Malzeme Ofisi Genel Müdürlüğü satışlarının tahmin edilmesi ve bu tahminlerin duyarlılıklarının araştırılması amaçlanmıştır. İstatistiksel veri madenciliği teknikleri ile elde edilen bu tahminler karar destek sistemine entegre edilerek kurum stratejik hedeflerinin gerçekleşmesi ve izlenmesi sağlanacaktır. 

Çalışmanın uygulama kısmında, doğrusal model, genelleştirilmiş doğrusal model ve karar ağaçları algoritmalarından olan random trees ve xgboost trees algoritmaları  ile  2007 - 2018 yılları arasındaki veri kümesi için satış tahminleri elde edilmiştir. Böylece bu tez çalışması ile DMO stratejik planında yer alan performans göstergelerinin sağlanmasına ve kamu alımlarının etkinliğinin artırılmasına katkıda bulunulacağı düşünülmektedir.

Abstract:
In today's economic conditions, states must cooperate with the private sector in economic situations where it is not possible for them to offer public services. At this point where states and private sector meet, the concept of public procurement is emerging. Today public procurement is carried out within the framework of  "Public Procurement Law". Public procurement, which plays an important role in improving the quality of services provided by the state, indirect savings, encouraging innovation in the private sector, closing the current account deficit and reducing corruption, undoubtedly has a very important share for the country's economies.

In this study, it was aimed to forecast the sales of State Supply Office, which is authorized as central procurement institution within the scope of "exception" concept and to act as intermediary between private sector and public sector, and to investigate the sensitivities of these forecast in order to sustain public procurement effectively  and efficiently with various parameters. These data, forecasted by statistical  data mining techniques, will be integrated into the decision support system and the strategic goals of the institution will be realized and followed.
In addition, it was planned to model the sales forecasts with linear model, generalized linear model and random trees and xgboost trees algorithms which ara decision trees , using the historical data of 2007-2018 . Thus, it is considered that the key performance indicators included in the institutional strategic plan will be provided and academic contribution will be made to increase the efficiency of public procurement sector.