Operasyon işlemlerinin hızlandırılmasında veri madenciliginin kullanılması
Accelerating operational processes by using data mining techniques
Yazar: SEYHAN AMASYALI
Danışman: YRD. DOÇ. BANU DİRİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: ARIMA = ARIMA ; Markov süreci = Markov process ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Bilinmeyen geleceğin bilimsel yöntemlerle kestirilmesi ve gelecek için önceden hazırlıkların yapılması her alanda olduğu gibi özellikle ekonomide ve finans sektöründe büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında; gerçek veriler kullanılarak bir bankanın operasyon merkezinde gerçekleşen iş süreçleri analiz edilmiş ve geleceğe yönelik tahmin modelleri oluşturulmuştur. Özellikle yoğun zamanlarda kaynakların etkin kullanımına imkan sağlayan bu çalışmayla operasyonel işlemlerin hızlandırılması mümkün hale gelmiştir.Bu çalışmada her bir operasyonel iş süreci için; klasik zaman serisi algoritmaları (Ekonometrik Modeller, Elman Ağ Model, Markov Rejim Değişim Modeli) ile makine öğrenmesi algoritmaları (M5 Kuralları, Karar Tablosu, Birleşik Kural, REP Ağacı, Gauss Süreçleri, Eş Aralıklı Regresyon, Doğrusal Regresyon, Yapay Sinir Ağı, Basit Doğrusal Regresyon, Karar Destek Vektörleriyle Regresyon, Ibk, KStar, Toplamsal Regresyon, Torbalama) denenmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak en iyi tahmini gerçekleştiren model oluşturulmuştur.Çalışma sonucunda makine öğrenmesi algoritmalarının klasik zaman serisi algoritmalarına göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Özellikle karar ağacı tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarının performansları diğerlerine oranla daha yüksek çıkmıştır. Ayrıca her bir iş sürecinin kendine özgü özelliklere sahip olmasından dolayı ayrı ayrı modellenmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Forecasting unknown future by scientific methods and making preparations for future in advance are of great importance in every field, especially in the economy and the financial sector. In this thesis; by using real data, a bank?s operation processes have been analyzed and future oriented forecast models have been established. By this study; especially at intense times, effective use of resources have been achieved, so operational transactions can be accelerated.For each operational processes, classical time series algorithms (Econometric Models, Elman Network Model, Markov Regime Change Model) and machine learning algorithms (M5 Rules, Decision Table, Conjuctive Rule, REP Tree, Gaussian Processes, Isotonic Regression, Linear Regression, Multilayer Perceptron, Simple Linear Regression, SMOreg, IBK, Kstar, Additive Regression, Bagging) have been run. Results have been compared and model which performs the best estimate has been established.The experimental results in this study have showed that machine learning algorithms have superior performance than classical time series algorithms. Especially the performances of decision-tree-based machine learning algorithms have been higher than others. In addition, it is found that each operational processes should be modeled separately because of each peculiar features.