Otomotiv sektöründe makine öğrenmesi teknikleri destekli web tabanlı iş zekası uygulaması
Web based business intelligence application supported by machine learning techniques in automotive industry
Yazar: MELİH ÇENGELLİ
Danışman: DOÇ. DR. ÇİĞDEM TARHAN
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Otomotiv sektörü = Automotive sector ; İş zekası = Business intelligence

Özet:
Her geçen gün gelişmekte olan dünya ekonomisinin paydaşları arasında olan Türkiye'de otomotiv sektörünün regülasyonlar karşısında duyarlığının yüksek olması, bu sebeple sektörde yer alan alıcı ve satıcıların gelişmeler neticesinde oluşabilecek zararlara karşı risk yönetimini sağlamaları amacıyla, makine öğrenmesi algoritmaları ile otomotiv sektörü ikinci el piyasası verilerinin değerlendirilerek güncel araba fiyatlarını yüksek oranda tahminleme imkanı, otomotiv piyasası hakkında detaylı bilgilerin grafikler ve tablolar ile aktarılması, ayrıca makine öğrenmesi algoritmalarının seçiminin test sonuçlarının kontrol edilmesi neticesinde kullanıcının tercihine bırakılmasıyla oluşabilecek riskleri minimize etmek amaçlanmıştır. Bu kapsamda Türkiye içerisinde kullanıcıların en fazla talep ettikleri araç markaları tespit edilerek, tespit sonucunda alınan 
verilere dayanarak seçilen araç markalarına ait verilerin toplanma süreci başlatılmıştır. Her araç markasına ait çeşitli modellerde ve bu modellerin değişik içeriklerini kapsayan paket bilgileri de veri seti içerisine dahil edilmiştir. Tahmin sürecinde algoritmalardan optimum verim alınabilmesi açısından veri seti içerisindeki değişkenlerin korelasyon değerleri kontrol edilerek araç fiyatlarının en iyi tahminlerinin alınabilmesi açısından ortam sağlanmıştır. Veri seti içerisinde belirli tarihler arasında araçlarını satmak isteyen kaynak internet sitesi kullanıcısının özgürce oluşturmuş olduğu piyasa fiyatları yer almaktadır. Belirli bir dengede toplanan veriler ışığında oluşturulan tahminler ile piyasada rol alan yöneticiler, üst kademe görevde çalışanlar, araç satışı yapmak isteyen kullanıcılar, araç alışı yapmak isteyen kullanıcılara yönelik hem tahmin değerlerinin aktarıldığı hem de bu araç markalarını kapsayan piyasaya ait genel verilerin bulunduğu kullanıcı paneli ile karar alma sürecinde etkin bir konumda bulunabilecek grafikler, tablolar, raporlar ve piyasa detayları kullanıcılara web paneli üzerinden aktarılmıştır. Web uygulamasının neticesinde kullanıcı uygulamaya giriş yaptığında amacına yönelik olarak dikkat dağınıklığına imkan vermeden sade ve anlaşılabilir bir arayüz ile karşılaşarak hedefine kolayca erişebileceği imkanlar sağlanmıştır.

Abstract:
In Turkey, which is one of the stakeholders of the developing world economy, the sensitivity of the automotive sector to the regulations is high, and therefore, the buyers and sellers in the sector can provide risk management against the losses that may occur as a result of developments, by evaluating the automotive sector second-hand market data with machine learning algorithms. It is aimed to minimize the risks that may occur by providing a high level of estimation of current car prices, transferring detailed information about the automotive market with graphics and tables, and leaving the choice of machine learning algorithms to the user's choice as a result of checking the test results. In this context, the vehicle brands most requested by the users in Turkey were determined, and the data collection process of the vehicle brands selected based on the data obtained as a result of the determination was initiated. Various models of each vehicle brand and package information covering the different contents of these models are also included in the data set. In order to get the optimum efficiency from the algorithms in the estimation process, the correlation values of the variables in the data set were checked and the environment was created in order to get the best estimates of the vehicle prices. In the data set, there are market prices freely created by the source website user who wants to sell their vehicles between certain dates. With the forecasts created in the light of the data collected in a certain balance, the user panel, where both the forecast values are transferred and the general data of the market covering these vehicle brands, for managers who play a role in the market, employees in senior positions, users who want to sell vehicles, and users who want to buy vehicles. Graphs, tables, reports and market details that could be in an effective position in the purchasing process were conveyed to users via the web panel. As a result of the web application, when the user logs in to the application, it is provided with a simple and understandable interface without causing distraction for its purpose, and opportunities are provided to easily reach the target.