Covıd-19 sürecine ilişkin verilerin kümelenmesi
Clustering of data related to the Covid-19 process
Yazar: AYŞE DEVRİM
Danışman: DOÇ. DR. AYTAÇ PEKMEZCİ
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Çin'in Wuhan eyaletinde 2019 yılının Aralık ayında ortaya çıkan ve tüm ülkelerde hızlı bir şekilde yayılım göstererek ülkeleri etkisi altına alan COVID-19 salgını, Dünya Sağlık Örgütü tarafından salgının küresel düzeyde etkili olması nedeniyle 11 Mart 2020 tarihinde "pandemi" olarak ilan edilmiştir. Hayatımızı kötü yönde etkilemeye ve yayılımını sürdürmeye devam eden virüsün neden olduğu bu süreç, oldukça ciddi boyutlara ulaşmış ve dünya çapında milyonlarca insan bu süreçte hayatını kaybetmiştir. Bu nedenle, tüm dünya ülkeleri yayılımın durdurulması ve ölümlerin önlenmesine yönelik çaba göstermişlerdir.
Ülkemizde, 11 Mart 2020 tarihinde "görülen ilk vaka" bilgisi açıklanmış ve pandemi ile mücadele sürecinde erken dönemde alınmaya çalışılan önlemler kapsamında, hijyen, maske, sosyal mesafe kuralları, sokağa çıkma yasakları ile birlikte aşılamanın yaygınlaştırılmasına çalışılmış, özellikle medya vasıtasıyla teşvik edilerek salgının hızının yavaşlatılması ayrıca bulaşma riski ve ölümlerin önüne geçilmesi devlet politikası olarak hedeflenmiştir.
Bu çalışmada, hayatımızda bu denli önemli hale gelen pandemi sürecine ilişkin olarak, Sağlık Bakanlığının "COVID-19 Bilgilendirme Platformu"nda yayımlanan ülkemizde "İllere Göre Haftalık Vaka Sayıları"nın 100.000 kişide görülme yüzdelerine göre 1 (bir) yıllık (Şubat 2021 – Şubat 2022) süreçte elde edilen veriler dikkate alınmış ve MATLAB Paket Programı aracılığıyla kümeleme analizi gerçekleştirilerek, vaka sayıları bakımından benzeyen ve farklılık gösteren iller tespit edilmiştir. Bu doğrultuda, veri madenciliği yöntemlerinden olan kümeleme yöntemi, hiyerarşik kümeleme ve hiyerarşik olmayan kümeleme şeklinde 2 başlık altında incelemiştir. Bu çalışma kapsamında yapılan analizlerde 81 ilin kümeleme işlemi için; Hiyerarşik Kümeleme Yöntemlerinden Tek (Single) Bağlantı, Tam (Complete) Bağlantı, Ortalama (Average) Bağlantı, Ward, Medyan ve Merkezileştirme yöntemleri; Hiyerarşik Olmayan Kümeleme Yöntemlerinden ise K-Ortalamalar Yöntemi kullanılmıştır.

Abstract:
The COVID-19 pandemic, which emerged in the Wuhan province of China in December 2019 and rapidly spread to countries worldwide, affecting nations, was declared a "pandemic" by the World Health Organization on March 11, 2020, due to its global impact. This virus has continued to negatively affect our lives and has reached serious proportions, causing the loss of millions of lives worldwide. As a result, countries worldwide have made efforts to halt its spread and prevent deaths.
In our country, the information about the "first reported case" was announced on March 11, 2020, and within the context of early-stage measures taken to combat the pandemic, hygiene, mask-wearing, social distancing rules, lockdowns, and widespread vaccination efforts have been implemented. These strategies were promoted, especially through media, as a governmental policy aimed at slowing the spread of the pandemic, reducing the risk of transmission, and preventing deaths.
In this study, with regard to the pandemic process that has become so significant in our lives, data obtained from the "COVID-19 Information Platform" of the Ministry of Health, specifically the "Weekly Case Numbers by Province" for a one-year period (February 2021 - February 2022), were considered. By utilizing the MATLAB Package Program, cluster analysis was conducted to identify provinces that exhibit similar and distinct patterns of case numbers. In this context, the cluster analysis, a data mining method, was examined under two main categories: hierarchical clustering and non-hierarchical clustering. The analysis conducted within the scope of this study involves the application of several methods for the clustering of the 81 provinces: Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage, Ward, Median, and Centroid from the Hierarchical Clustering Methods; and K-Means Method from the Non-Hierarchical Clustering Methods