Küçük ve orta ölçekli firmalar için makine öğrenmesi destekli karar destek sistemi
Machine learning supported decision support system for small and medium-sized companies
Yazar: KEMAL ÇAM
Danışman: DOÇ. DR. CAN AYDIN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Günümüzde bilgi teknolojilerinde meydana gelen gelişmeler ile birlikte, hızla artan verinin yönetilmesi ve iş süreçlerine dâhil edilmesi işletmeler için büyük önem arz etmektedir. Bu yüzden verilerin işlenerek analiz etmeye hazır bir duruma getirilmesi, şirketlerin ellerindeki kaynakları etkin bir şekilde kullanmasını, daha iyi planlama yapılabilmesini sağlamaktadır. Aynı zamanda veriler, karar verme sürecine yardımcı olması, karmaşık süreçlerin anlaşılması, problemlerin tanımlanması ve çözüme kavuşturulması noktasında da şirketlere destek olmaktadır.
Bu çalışma kapsamında küçük ve orta ölçekli firmaların karar verme sürecini desteklemek amacıyla, elindeki verileri daha etkin kullanabilmelerini sağlamak ve verilerden bilgi çıkarımı yapabilecekleri bir sistem tasarlanmıştır. Hazırlanan çalışmada, en başta ham verinin veri önişleme, son aşamada tahminlenmesine kadar tüm süreç planlanmıştır ve buna uygun şekilde uygulama tasarlanmıştır. Uygulama eldeki verilerden karar vericilere anlık ve geleceğe yönelik tahminlemeler yapmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Uygulamada test için 200 bin verilik bir veri seti kullanılmıştır. Bu veriler en başta veri düzenleme ekranında temizlenmiş ve kullanıma hazır hale getirilmiştir. Temelde dört ana başlık altında bu verilerden rapor elde edilebilmektedir. Bunlar sırasıyla raporlardan verilerin analizini yapabileceğimiz açıklayıcı raporlar, makine öğrenmesine yöntemlerine dayalı tahminleme raporları, zaman içerisinde verilerin alabileceği yeni değerleri analiz edebilen zaman serisi analizi ve son olarak verileri benzerliklerine göre gruplama yapabildiğimiz kümeleme analizi raporlarıdır.  Tüm bu analizler ve tahminlemeler çeşitli grafiklere ve tablolara dökülmüş karar vericiler için raporlanmıştır.

Abstract:
Nowadays, with improvements occurring in information technology, management of rapidly growing data and incorporate into business processes it is of great importance for businesses. Therefore, processing the data and making it ready for analysis enables companies to use their resources effectively and to make better planning. At the same time, data supports companies in helping the decision-making process, understanding complex processes, identifying and solving problems.
Within the scope of this study, a system has been designed to support the decision-making process of Small and Medium Sized companies, to enable them to use the data they have more effectively and to make predictions from the data. In the prepared study, the all process from organizing the raw data to its final estimation has been planned and the application has been designed properly. The application aims to help decision makers make instant and future predictions from the available data. In practice, a data set of 200 thousand data was used for testing. This data was first cleared on the data editing screen and made ready for use. Basically, reports can be obtained from these data under four main headings. These are descriptive reports where we can analyze instant data from the reports, forecasting reports based on machine learning methods, time series analysis that can analyze the new values that the data can receive over time, and finally cluster analysis reports where we can group the data according to their similarities. All these analyzes and estimates have been reported for decision makers in various graphs and tables.