Yatırım planlamasında meteorolojik veriler ile veri madenciliği kümeleme uygulamaları
Data mining clustering analysis applications with meteorological data in investment planings
Yazar: ORAL KILINÇ
Danışman: PROF. DR. CEVRİYE GENCER
Milli Savunma Üniversitesi / Alparslan Savunma Bilimleri Enstitüsü / Harekat Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Meteoroloji = Meteorology ; İşletme = Business Administration
Dizin: Hiyerarşik kümeleme = Hierarchical clustering ; Karar verme = Decision making ; Karar verme süreci = Decision making process ; Kümeleme yöntemi = Cluster method ; Meteoroloji = Meteorology ; Meteorolojik faktörler = Meteorological factors ; Planlama = Planning ; Veri madenciliği = Data mining ; Yatırım planlama = Investment planning

Özet:
Ana ilgi alanları analiz, tasarım, modelleme, planlama, üretim ve servis sistemlerinin yönetim ve kontrolünden oluşan harekât araştırması, karar verici konumundaki kişilerin karar vermelerine yardımcı olmak amacıyla geliştirilmiş bir problem çözme yaklaşımıdır. Başta askeri faaliyetler olmak üzere endüstri, ulaştırma, eğitim, ekonomi, bankacılık, tarım ve sağlık gibi pek çok alanda uygulama imkânı bulan bir yaklaşımdır. Harekât araştırmasında analiz ve değerlendirme çalışmalarında faydalanılan yöntemlerden birisi veri madenciliğidir.
İçinde bulunduğumuz bilişim çağında, depolama sistemlerindeki gelişmeler sayesinde çok büyük miktarda veri rahatlıkla saklanabilir hale gelmiştir. Bu veriler işletmeler, kurumlar ve bireyler için her geçen gün daha değerli hale gelmektedir. Her türlü organizasyonun kendisini geliştirmesi ve rakiplerinden geride kalmaması için topladığı verileri analiz ederek işe yarar çıkarımlarda bulunulması gerekmektedir. Çeşitli bilgisayar yazılımları ve algoritmalar kullanılarak icra edilen veri madenciliği sayesinde çok büyük veri setleri analiz edilerek anlamlı sonuçlar elde edilmesi sağlanır.
Çalışma ile Türkiye'de savunma, sağlık, ulaştırma, lojistik, tedarik, tarım, turizm, enerji vb. sektörlerde, birden fazla kriter altında karar vererek yatırım yapan kamu kurumları ve işletmeler için meteorolojik anlamda birbiri ile benzer özellik gösteren iller tespit edilerek işletmeler ve kurumların yatırım planlamalarına yön verici sonuçlar sunulması amaçlanmıştır. Meteoroloji Genel Müdürlüğünden elde edilen 81 il ve 1.545 meteorolojik gözlem istasyonuna ait 9 farklı meteorolojik veri kullanılarak 3 farklı yazılımla veri madenciliği kümeleme uygulaması yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar harita üzerinde renklendirilerek MGM'nin istatistiksel değerlerle hazırladığı haritalarla kıyaslanmış ve benzer kümelemeyi yapan veri madenciliği yazılımı tespit edilmiştir. Tespit edilen yazılımın verdiği sonuçlar hiyerarşik olarak sıralanarak bilimsel araştırmacılar ve karar vericiler için ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, kümeleme, kümeleme analizi, K-means, meteoroloji.

Abstract:
"Operation research", the main interest areas of which are analysis, design, modeling, planning, production and "management of service systems", is a problem-solving approach developed to help decision-makers to make decisions. It has the opportunity to apply in many fields such as military activities, industry, transportation, education, economy, banking, agriculture and health. Data mining is one of the methods used in analysis and evaluation of studies in operational research.
In the age of informatics due to the improvements in storage systems, a large amount of data can easily be stored. These data are becoming more and more valuable for businesses, institutions and individuals. All kinds of organizations need to improve themselves, and analyze the data they collect in order not to fall behind their competitors. By the help of data mining which uses computer softwares and algorithms, very large data sets can be analyzed and meaningful results can be obtained.
In this study it is aimed to determine the cities which have similar characteristics in meteorological terms to present leading results for decison makers in public institutions and enterprises of Turkey dealing with defense, health, logistics, procurement, agriculture, tourism and energy sectors. throughout this study, 9 different meteorological data of 81 provinces and 1.545 meteorological observation stations obtained from the General Directorate of Meteorology (GDM) and data
mining clustering method applied with 3 different softwares. The results compared with the maps prepared with the statistical values of GDM then the data mining software which makes the most likely clustering determined. The results of the determined software presented hierarchically for scientific researchers and decision makers
Keywords: Data mining, clustering, clustering anylsis, K-means, meteorology