Faaliyet raporlarında metin madenciliğinin kullanımı: BİST şirketlerinin kârlılıklarının tahmini
Text mining using in annual reports: Prediction of the BIST companies' profitabilities
Yazar: MAHMUT TURAN
Danışman: PROF. DR. BİROL YILDIZ
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Faaliyet raporu = Activity report ; Hisse senetleri = Stocks ; Kar tahmini = Profit forecast ; Karlılık = Profitability ; Metin madenciliği = Text mining ; Raporlar = Reports ; İşletmeler = Businesses

Özet:
Hızla gelişen teknoloji günümüz dünyasının vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Bu gelişmeyle birlikte dünya üzerinde üretilen verilerin miktarı, boyutları ve çeşitliliği artmıştır. Dolayısıyla tek başına bir anlam ifade etmeyen bu verileri analiz ederek anlamlı sonuçlar üreten uygulamaların önemi de artmıştır. 
Yapısal olan verilerin analizi bilgisayarlar tarafından yapılabilmektedir. Günümüzde dünyada üretilen ve kullanılma potansiyeli olan verilerin büyük çoğunluğunun yapısal olmayan verilerden oluştuğu bilinmektedir. Bu verilerin geleneksel yöntemlerle ve insan beyni ile analiz edilmesi mümkün değildir. Yapısal olmayan verilerin analiz edilerek anlamlı sonuçlar üretilmesi metin madenciliğinin alanına girmektedir.
	  Şirketler tarafından üretilen yapısal olmayan verilerin, analiz edilmedikçe şirket ilgilileri tarafından herhangi bir karar sürecine dahil edilme imkanı bulunmamaktadır. Şirketler tarafından belirli aralıklarla paylaşılan faaliyet raporları, entegre raporlar, sürdürülebilirlik raporları vb. raporlar şirket hakkında tahminlerde bulunabilecek değerli metin verileri içermektedir. Yapısal formda bulunmayan bu şirket verilerinin ilgilileri tarafından finansal karar süreçlerine dahil edilmesi ve alınan kararların etkinliğini artırması ise çalışmanın çözüm üretmeyi amaçladığı temel problemidir.
	Çalışmanın kapsamı ise yıllık faaliyet raporlarında yer alan yapısal olmayan verilerin metin madenciliği ile analiz edilerek şirketlerin finansal karar süreçlerine dahil edilmesidir. Bu kapsamda metin madenciliği teknikleri ile şirketlerin kârlılık durumları sınıflandırılmaya çalışılmıştır.
	Çalışmada veri seti olarak BİST'e kayıtlı 118 şirketin yıllık faaliyet raporları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarından olan Knn, Naive Bayes ve Karar Ağacı algoritmaları kullanılarak kârını artıran ve kârını artırmayan şirketler sınıflandırılmıştır. En başarılı sonuç ise Knn Algoritması ile elde edilmiştir. Çalışma sonucunda metin madenciliği tekniklerinin söz konusu sınıflandırmada kullanılabileceği ve şirketlerin finansal karar süreçlerine dahil edilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Rapidly developing technology has become an indispensable part of today's world. With this development, the amount, dimensions and diversity of the data produced in the world have increased. Therefore, the importance of applications that produce meaningful results by analyzing these data, which do not make sense on their own, has also increased. 
The analysis of the structural data can be done by computers. Today, it is known that the vast majority of the data produced in the world and with the potential to be used consists of non-structural data. It is not possible to analyze these data with traditional methods and the human brain. Analyzing unstructured data and producing meaningful results is in the field of text mining.	
Unless the non-structural data produced by the companies are analyzed, there is no possibility of being included in any decision process by the company concerned. Activity reports, integrated reports, sustainability reports, etc. shared periodically by companies contain a wide valuable textual data that can make predictions about the company. The inclusion of this company data, which is not in a structural form, in financial decision processes by the relevant parties and increasing the effectiveness of the decisions taken is the main problem that the study aims to solve.
	The scope of the study is to analyze the unstructured data in the annual reports with text mining and include them in the financial decision processes of companies. In this context, the profitability status of the companies has been tried to be classified with text mining techniques.
	In the	study, the annual activity reports of 118 companies in BIST 100 were used as a data set. By using Knn, Naive Bayes and Desicion Tree Algorithms, which are among the machine learning algorithms, companies that increase their profits and do not increase their profits are classified. The most successful result was obtained with the Knn Algorithm. As a result of the study, it was concluded that text mining techniques can be used in the classification in question and can be included in the financial decision processes of companies.