Veri madenciliğinde destek vektör makinaları ve karar ağaçları yöntemlerini kullanarak bilgi çalışanlarının kurum performansı üzerine etkisinin ölçülmesi ve bir uygulama
Measuring the effect of knowledge workers on organization performance by using support vector machines and decision trees in data mining and an application
Yazar: CEMİL KUZEY
Danışman: PROF. DR. ÖNER ESEN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bilgi çalışanları = Knowledge workers ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Karar ağacı = Decision tree ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Performans = Performance ; Veri madenciliği = Data mining ; Örgütsel performans = Organizational performance

Özet:
Bu tez çalışmasında, karar destek sistemleri ve veri madenciliği araçlarından olan karar ağaçları ve destek vektör makineleri (DVM) yöntemleri incelenmiştir. Karar ağaçları kolay yorumlanabilme ve sade görünüm özelliklerine sahip olduğundan popüler bir yöntemdir. Her iki yöntemde denetimli makine öğrenme (supervised machine learning) yöntemleridir. İstatistik öğrenme metotları istatistik ve makine öğrenimi alanlarının bir bileşimidir. DVM yöntemi istatistik öğrenme metotlarını içeren bir yöntemdir. Bilgi çalışanında olması gereken nitelikler keşfedici faktör analizi ile elde edildikten sonra, bu faktörlerin kurum performansı üzerindeki etkileri, karar ağaçları ve DVM modelleri ile detaylı olarak incelenmiştir. Çalışmada kullanılan veri kümesi, 2011 yılında bilgi çalışanları üzerinde yapılan anket yolu ile elde edilmiştir. Veri kümesinde 564 adet bilgi çalışanına ait kayıtlar mevcuttur. Ankette, bilgi çalışanı memnuniyeti 34 değişken ile ölçülürken, 4 değişken finansal ve 4 değişkende finansal olmayan kurum performansı için kullanılarak ölçülmüştür. Elde edilen ilgili veri kümesi kullanılarak DVM ve Karar ağaçları modelleri uygulanarak, modellerin performansları değişik araçlar ile kıyaslanmıştır. Analiz sonuçlarına göre, DVM ile C&R Tree karar ağacı modelli en yüksek doğruluk oranına sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
In this thesis, decision trees and support vector machines methods, which are decision support systems and machine learning tools, are investigated. Decision trees are very popular methods because if its? simplicity to use and interpretability. Both of these tools are both supervised machine-learning methods. Statistical learning methods include statistics as well as machine learning. Support vector machines are methods that contain statistical learning tools. After obtaining the necessary attributes (factors) that knowledge workers should possess by using exploratory factor analysis (EFA), the effects of these attributes on organization?s performance was examined in details by using decision tree as well as the support vector machine methods. Data set used in this study in 2011 was obtained through a survey carried out on knowledge workers. There are 564 records about knowledge workers in this data set. In the survey, the satisfaction of knowledge workers was measured by using 34 variables and the organization?s performance was measured by using 4 variables for financial performance and by using 4 variables for non-financial performance. By applying SVM and decision tree methods on the acquired data set, the performances of the models were compared in terms of various performance measuring tools. According to the results of detailed analysis, SVM and the C&R Tree decision tree models had the highest performance results such as overall accuracy rates in many cases.