Türkiye'de fertlerin elektronik ticaret kullanım sürelerinin destek vektör makineleri ve karar ağaçları yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis individual use time of electronic commerce with support vector machines and decision trees methods in Turkey
Yazar: SAHİB RAMAZANOV
Danışman: PROF. DR. ÖTÜKEN SENGER
Kafkas Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Elektronik ticaret = Electronic commerce ; Karar ağacı = Decision tree

Özet:
Bu çalışmanın temel amacı, bireylerin karar ağaçları ve DVM modelleri ile e-ticaret kullanımı üzerinde uygulanarak belirlenmesidir. Bu amaç doğrultusunda, 2017 yılına ait Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırmasına ait B grubu mikro veri seti Türkiye İstatistik Kurumu aracılığıyla temin edilmiştir. Daha sonra çeşitli manipülasyon yöntemleriyle veri madenciliği analizlerine uygun hale getirilen veri seti üzerinde C5.0, CHAID, C&R Tree algoritmaları ve destek vektör makineleri (DVM) uygulanmıştır.

Çalışmanın amacı doğrultusunda e-ticaret kullanımı değişkeni, bağımlı değişken olarak belirlenmiştir. Hanehalkı bilişim teknolojileri kullanım araştırmasının kapsamı, Türkiye Cumhuriyeti sınırları içinde ikamet eden hanelerde bulunan tüm fertlerdir. "İnternet üzerinden mal veya hizmet satın alma ya da sipariş verme (e-posta, SMS ve MMS ile verilen siparişler hariç) işlemini en son ne zaman gerçekleştirdiniz?" sorusu, anketin uygulanması esnasında 16 yaş ve üzeri fertlere sorulmuştur. Bu nedenle analize 16 yaş ve üzeri fertler dahil edilmiştir.

Karar ağacı algoritmaları ve destek vektör makineleri (DVM) birbirleri ile kıyaslandığında ise DVM makinesinin hem C5.0 hem CHAID hem de C&R Tree algoritmasına göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: E-ticaret Kullanımı, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineler

Abstract:
The main purpose of this study is to determine the decision tree and DVM models by applying the e-commerce usage of the individuals. For this purpose, micro data set of group B from the 2017 Household Information Technology Usage Survey was obtained through Turkey Statistical Institute. Then, C5.0, CHAID, C&R Tree algorithms and support vector machines (DVM) were applied on the data set which was made suitable for data mining analysis with various manipulation methods.

For the purpose of the study, e-commerce usage variable was taken as dependent variable. The scope of this research on household usage of information technology contains all individuals of households residing within the boundaries of Republic of Turkey. The question "When was the last time that you have purchased or ordered goods or services over the Internet (except for orders placed by e-mail, SMS and MMS)?" was asked to individuals aged 16 and over during the survey. Therefore, individuals over 16 years old were included in the analysis.

When decision tree algorithms and support vector machines (DVM) are compared with each other, it is observed that DVM machine gives better results than both C5.0 and CHAID and C&R Tree algorithms.

Keywords: E-commerce Usage, Decision Trees, Support Vector Machines