Konut satış fiyatlarının coğrafi bilgi sistemi girdili makine öğrenmesi yöntemleri ile tahminlenmesi: İstanbul örneği
House sales price prediction with geographic information system inputed machine learning methods: İstanbul sample
Yazar: DUYGU ATASEVER
Danışman: PROF. DR. ERSOY ÖZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Konut piyasası, her konutun benzersiz özelliklere sahip olması nedeniyle çeşitlilik gösterir. Bu yüzden konut satış fiyatlarının tahmini, hem bireyler hem de sektör profesyonelleri için önemli bir konudur. Özellikle İstanbul gibi büyük ve dinamik bir şehirde, fiyatların nasıl şekillendiğini anlamak, doğru yatırım kararları alabilmek için kritik bir öneme sahiptir. Bu bağlamda, gelişmiş analitik yöntemler ve teknolojilerin kullanımı, konut satış fiyat tahminlerinin doğruluğunu artırmada büyük bir rol oynar. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve makine öğrenmesi tekniklerinin entegrasyonu, bu alanda yeni ve etkili bir yaklaşım sunmaktadır. Bu yöntemler, konut satış fiyatlarını etkileyen çeşitli faktörlerin, özellikle de konumsal faktörlerin, derinlemesine analiz edilmesini sağlar.

Araştırmanın temel amacı, İstanbul'un çeşitlilik gösteren konut piyasasında, satış fiyatlarının tahmin edilmesi sürecinde CBS ve makine öğrenmesi tekniklerinin etkin bir şekilde kullanılmasıdır. Makine öğrenmesi algoritmaları, konutların değerini etkileyen birçok faktörü analiz ederek, fiyat tahminlerinde bulunurken, CBS teknikleri konutların coğrafi konumlarını dikkate alarak, fiyatlar üzerindeki konumsal etkilerini gözler önüne serer. Bu yaklaşım, konut satış fiyatlarının daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını ve daha doğru tahminler yapılmasını sağlamaktadır. Bu bakımdan çalışmada iki farklı model geliştirilmiştir. İlk modelde, konutun temel öznitelikleri (örneğin, metrekare, oda sayısı, bina yaşı) kullanılmıştır. İkinci modelde ise, CBS ile hesaplanmış uzaklık değişkenleri (örneğin, park, toplu taşıma gibi önemli noktalara olan mesafeler) temel özelliklere eklenmiştir. XGBoost, LightGBM ve CatBoost algoritmaları ile gerçekleştirilen analizlerde, CBS ile zenginleştirilmiş modelin performansının daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Özellikle LightGBM algoritması, CBS değişkenlerinin eklendiği modelde en yüksek performansı göstermiştir. XGBoost ve CatBoost algoritmaları da başarılı sonuçlar elde etmiştir. Araştırma sonuçları, konut satış fiyatlarının tahmininde CBS ve makine öğrenmesi tekniklerinin birlikte kullanımının önemini vurgulamaktadır.

Bu tez çalışması, konut piyasasının analiz edilmesi ve fiyat tahminlerinin yapılması konusunda yeni bir perspektif sunarak, sektördeki uygulamalara katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Çalışmada kullanılan yaklaşım, konut piyasasının daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını ve daha doğru tahminler yapılmasını sağlamaktadır.

Abstract:
The housing market is characterised by a high degree of diversity, with each residential property exhibiting distinctive characteristics. It is therefore of great importance to be able to estimate house sales prices, both for individuals and for industry professionals. In a large and dynamic city like Istanbul, understanding how prices are shaped is of critical importance in making the right investment decisions. In this context, the use of advanced analytical methods and technologies plays a significant role in improving the accuracy of home sales price forecasts. The integration of Geographic Information Systems (GIS) and machine learning techniques offers a new and effective approach in this field. These methods enable in-depth analysis of various factors affecting home sales prices, especially locational factors.

The principal objective of the research is to ascertain the most efficacious methodologies for utilising GIS and machine learning techniques in the estimation of sales prices within Istanbul's heterogeneous housing market. While machine learning algorithms make price predictions by analysing a multitude of factors that affect the value of houses, geographic information system (GIS) techniques take into account the geographical locations of houses and reveal the locational effects on prices. This approach offers a more comprehensive understanding of home sales prices and more accurate predictions. In this context, two distinct models were developed in the course of the study. In the initial model, the fundamental characteristics of the residence, including square footage, number of rooms, and age, were utilized. In the second model, distance variables calculated with GIS (for example, distances to important points such as parks and public transportation) were incorporated into the basic characteristics. The results of the analyses conducted with the XGBoost, LightGBM, and CatBoost algorithms indicated that the performance of the GIS-enriched model was superior. In particular, the LightGBM algorithm demonstrated the most pronounced performance in the model where CBS variables were incorporated. Furthermore, the XGBoost and CatBoost algorithms yielded favourable outcomes. The findings of the research study underscore the significance of integrating geographic information systems (GIS) and machine learning techniques for the accurate prediction of house sale prices.

The objective of this thesis is to make a contribution to the practices in the sector by offering a new perspective on the analysis of the housing market and the formulation of price predictions. The approach used in the study provides a more comprehensive understanding of the housing market and more accurate forecasts.