Uluslararası istatistiksel sınıflamalara yönelik kod atama sistemi (KASİS)
Code assignment system (KASİS) for international statistical classifications
Yazar: LEVENT AHİ
Danışman: PROF. DR. EBRU KILIÇ ÇAKMAK
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İstatistik = Statistics
Dizin: Dizgi eşleme = String matching ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Metinden öğrenme = Text learning ; Ürün sınıflandırma = Product classification

Özet:
İstatistiksel sınıflamaların, ülkelerin istatistik sistemlerinde çok büyük bir yeri ve önemi bulunmaktadır. İktisadi faaliyet, meslek, eğitim ve tüketim harcamaları sınıflaması bu sınıflamalara örnek olarak verilebilir. Bu sınıflamaları barındıran değişkenler ile yapılacak araştırmaların bizleri doğru sonuçlara ulaştırabilmesi, değişkenlerin sınıflamasının doğru olarak yapılmış olmasına bağlıdır. Veri hacmi büyüdükçe değişkenlerin sınıflamasının doğru yapılıp yapılmadığını etkin bir şekilde kontrol etmek klasik elle ve gözle yapılan yöntemlerle mümkün değildir. Bu yüzden bu işlemi yapabilecek otomatik bir sisteme ihtiyaç bulunmaktadır. Bu çalışmada, standart sınıflama sözlüğü olan tüm istatistiksel sınıflamalar için kullanılabilen bir sistem geliştirilmiş ve öncelikle geliştirilen sistem tanıtılmış daha sonra geliştirilen sistemin etkinliği Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) yapmış olduğu Hanehalkı Bütçe Araştırması (HBA) 2013-2018 yılları mikro veri setleri kullanılarak incelenmiştir. Bu veri seti, ülkemizdeki tüketim harcamaları istatistiklerinin ana veri kaynağıdır. Tüketim harcamalarının sınıflamasında uluslararası Bireysel Tüketimin Amaca Göre Sınıflaması (COICOP) kullanılmaktadır. Geliştirilen sistem ile daha önce anketör tarafından sınıflaması yapılmış tüketim harcamalarına tekrar kod ataması yapılarak sınıflanmış olduğu kategorinin doğru olup olmadığı belirlenerek sonuçlar yorumlanmıştır. Geliştirilen sistem, denetimli makine öğrenmesi yöntemlerini kullanan sistemlerden eğitim veri kümesine ihtiyaç duymaması ile ayrılmaktadır. Sistem çalışmaya başladıktan sonra her bir kayıtta kendi öğrenmesini artırmakta ve öğrendiklerini sonraki kayıtlarda kullanmaktadır. Sistem denetimli makine öğrenmesi kullanan sistemlerde kullanılması zorunlu olan eğitim veri kümesindeki sınıflamanın doğru olarak yapılıp yapılmadığını kontrol ederek bu sistemlerin doğru şekilde öğrenmelerine de katkı sağlayabilmektedir. Aynı zamanda, sistem Tüketici Fiyat Endeksi'nde (TÜFE) kullanılabilen alternatif veri kaynaklarından en popüleri olan barkod verilerine COICOP kodu atanması aşamasında kullanılabilmektedir.

Abstract:
Statistical classifications have a great importance in the statistical systems of countries. Classification of economic activity, occupation, education and consumption expenditures can be given as examples for such classifications. Accuracy of studies using variables involving such classifications strongly depends on the implementation of coding correctly. As data size grows, it is usually not feasible to manually check whether the coding is error-free or not. As such, there is a clear need for an automated system to check the coding performed. In this study, a system that can be used for all statistical classifications with standard classification dictionary has been developed. The effectiveness of the proposed system has been examined using the 2013-2018 Household Budget Survey (HBS) micro data sets obtained from Turkish Statistical Institute (TURKSTAT). This data set can be regarded as the main source of the consumption expenditure statistics in Turkey. In this dataset, Classification of Individual Consumption by Purpose (COICOP) is used for classifying consumption expenditures. For each record, the codes assigned by the proposed system has been evaluated with the codes previously assigned by interviewers to observe accuracy. The proposed system distinguishes itself from supervised machine learning methods driven systems, as the former does not require training data set. The proposed system keeps learning in each iteration to exploit it in subsequent records. Also, the proposed system can be used as supporting tool for supervised machine learning methods driven systems by checking the codes assigned in the training data set. Furthermore, the proposed system can be used to assign COICOP codes for barcode data -- one of the most popular alternative data sources for Consumer Price Index (CPI).