Ar-Ge ve tasarım merkezlerinin istatistiksel olarak değerlendirilmesi: Veri madenciliği yöntemleri ile hibrit karar verme
Statistical assessment of R&D and design centers: Hybrid decision making with data mining methods
Yazar: GÖZDE ULU METİN
Danışman: PROF. DR. ÖZLEM TÜRKŞEN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Veri-bilgi keşfi sürecinde işlenmiş veriden anlamlı bilgilerin elde edilmesi amacıyla veri madenciliği yöntemleri uygulanır. Elde edilen bilgilere dayalı kararların alınması stratejik karar verme süreçlerinde önemli bir role sahiptir. Bu tez çalışmasında, karar verme süreçlerine istatistiksel bakış açısı kazandırmak amacıyla veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri ile hibrit karar verme yaklaşımı önerilmiştir. Çalışmada yapılan tüm analizler için Python 3.11.3 programı ve kütüphaneleri kullanılmıştır. İşlenmiş veri setindeki değişkenlerin farklı önem derecelerine sahip olduğu göz önünde bulundurularak değişkenler Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemiyle subjektif olarak, ENTROPY ve CRITIC yöntemleriyle objektif olarak ağırlıklandırılmıştır. Ağırlıklandırılmış veri setine veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinden Lojistik Regresyon (Logistic Regression-LR) analizi, k-En Yakın Komşu (k-Nearest Neighbour-kNN) algoritması, Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines-SVM) ve Rastgele Orman (Random Forest-RF) algoritması uygulanmıştır. Sınıflandırma yöntemlerinin performansı, 5-kat çapraz doğrulama ile elde edilen doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-Skor ve AUC performans ölçütleri kullanılarak hesaplanmıştır. Elde edilen değerlere göre sınıflandırma yöntemlerinin tercih sıralaması, çok ölçütlü karar verme yöntemleri (TOPSIS, COPRAS, CODAS, EDAS, MABAC ve GRA) ile belirlenmiştir. Çalışmada önerilen hibrit karar verme yaklaşımının uygulanabilirliğinin gösterilmesi amacıyla Ar-Ge ve Tasarım merkezlerine ait gerçek veri seti kullanılmıştır. Üç farklı yöntem ile ağırlıklandırılmış gerçek veri seti için RF algoritmasının öncelikli olarak tercih edilebilir olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sonuçların genelleştirilebilmesi amacıyla çeşitli senaryolar ile simülasyon çalışması yapılmıştır. Simülasyon ile üretilen veri setlerinde gerçek veri setine benzer olarak değişkenler, subjektif olarak ağırlıklandırılıp uygulamalar yapılmıştır. Önerilen hibrit karar verme yaklaşımına göre, hem gerçek veri seti hem de simülasyon uygulamaları için RF algoritmasının diğer veri madenciliği yöntemlerinden daha iyi sınıflandırma performansına sahip olduğu görülmüştür.

Abstract:
In the data-information discovery process, data mining methods are applied to obtain meaningful information from the processed data. Making decisions based on the obtained information has an important role in strategic decision-making processes.  In this thesis, a hybrid decision-making approach is proposed with data mining classification methods in order to bring a statistical perspective to decision-making processes. Python 3.11.3 program and libraries were used for all analyses in the study. Given that the variables in the processed data set exhibit varying degrees of importance, the variables were subjectively weighted using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and objectively weighted using the ENTROPY and CRITIC methods. The weighted data set was analyzed using the Logistic Regression (LR), k-Nearest Neighbour (kNN), Support Vector Machines (SVM) and Random Forest (RF) algorithms. The performance of the classification methods was calculated using the accuracy, precision, sensitivity, F1-Score and AUC performance measures obtained by 5-fold cross-validation. The preference ranking of the classification methods was determined by multi-criteria decision-making methods (TOPSIS, COPRAS, CODAS, EDAS, MABAC and GRA). In order to demonstrate the applicability of the hybrid decision-making approach proposed in the study, a real data set of R&D and Design centres was used. It was concluded that the RF algorithm is preferable for the real data set, weighted with three different methods. In order to generalise the results, simulation study were carried out with various scenarios. In the data sets generated by the simulation, similar to the real data set, the variables were subjectively weighted and applications were made. According to the proposed hybrid decision approach, it was observed that RF algorithm has better classification performance than other data mining methods for both real data set and simulation applications.