Türkiye’de Limanlarda Yük Taşımacılığı Veri Analizi
Data Analysis of The Port of Freight Transportation in Turkey
Yazar: Şen, Hasan; Yaşayanlar, Arzum; Denizhan, Berrin
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 22, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Load Statistics Data,Data Mining,Artificial Neural Networks,Linear Regression,Time Series Analysis ; yük istatistik verileri,verimadenciliği,yapay sinir ağları,lineer regrasyon,zaman serileri analizi

Günümüz dünyasında gelişen bilişim teknojisiyle birlikte veriler içerisinden anlamlı bilgileri ortaya çıkarmak  ve stratejik kararlarda bir adım öne geçebilmek veri madenciliğini her alanda önemli hale getirmiştir. Bu çalışmada, T.C Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı’ndan alınan Türk limanlarındaki yük istatistik verileri kullanılmış, bu veriler üzerinde  Lineer Regresyon Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları Yöntemini kullanılarak zaman serisi analizi gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda bu alandaki veriler üzerine yapılmış ilk uygulama niteliğindedir. Geçmiş veriler üzerinde yapılan tahminlerin doğruluk oranları kıyaslanmıştır. Yapay Sinir Ağları yönteminin gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Yapılan bu çalışma sonucu deniz yolu ile yapılan ticarette geçmişte elde edilen yük taşımacılığına ait verilerin kullanılması, gelecekte yapılacak ihracat ve ithalat için önemli bir bilgi kaynağı oluşturacaktır. Bu bilgileri doğru şekilde kullanmak, ülkeleri rekabette daha avantajlı konuma getirebilecek ve yük taşımacılığında veri madenciliği uygulanarak yapılacak ticari faaliyetler için öngörülerde bulunma fırsatı sunabilecektir.

Revealing meaningful information from the data and being able to take a step forward in strategic decisions made data analytics necessary in every field of developing information technology. One of these areas is the freight transport data of the seaports that carry the commercial cargo of our country. Ports are the most important tool of the trade. In today's world where our country has priority to increase its export target to increase its competitiveness, logistics foresight, policy and analysis should also include the analysis of our past transportation data. In this study, T.C. Data analysis has been applied to the freight statistics data of the last 15 years in Turkish ports taken from the Ministry of Transport and Infrastructure. The study is also the first application made on the data of freight transportation in ports. Linear regression and artificial neural network methods were applied on Weka and written in Phyton language, respectively, and the results were compared. The accuracy rates of the predictions made on the historical data were compared. According to the results obtained, it has been seen that the artificial neural network method gives more realistic results. As a result of the study, an important method and source of information are presented to the literature for future export and import decisions and policies with techniques such as the use of data of past freight transportation in trade with our ports and artificial neural networks. Using this information correctly will bring countries to a more advantageous position in the competition. At the same time, the widespread use of data mining applications in freight transportation will provide an opportunity to make analytical predictions for commercial activities.