Veri madenciliği yöntemleriyle araç özelliklerinin incelenmesi

Authors : Farid Yusubov, Hakan Burak Emekli

Pages : 89-103

View : 22 | Download : 30

Publication Date : 2024-07-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Otomotiv endüstrisinin küresel olarak her iki yönde, ekonomi ve günlük varlığımız üzerindeki etkisi çok büyüktür. Yalnızca ulaşım işlevi görmekle kalmamakta, bunun çok daha ötesinde araçlar, aynı zamanda veri üreten makineler haline de gelmiş durumdadır. Üreticiler veya bayiler model çeşitleri, üretim oranları gibi kategoriler de dahil olmak üzere çeşitli kayıtları tutar ve istatistikleri toplarlar; sürülen araçların kat ettiği mesafe kilometre sayacı okumaları, satın alma maliyetleri veya onarım/bakım giderleri, ilk veya uzun vadeli araç sahipliği ile ilgili maliyet faktörleri, yakıt türü/beygir gücü/toplam hacmi gibi motor özellikleri, vites küçültme noktalarında şanzıman özellikleri ve daha fazlası bilgiler toplanmaktadır. Bu çalışmada, otomobil sektörüne ait araç verileri kullanılarak veri madenciliği yöntemlerinden Apriori algoritması ile birliktelik analizi gerçekleştirilmiştir. Toplamda 634 aracın modeli, üretim kategorisi, yürüş(menzil) kategorisi, fiyat kategorisi, motor hacmi kategorisi, beygir gücü kategorisi, yakıt türü, maliyet kategorisi ve vites türü olmak üzere 9 farklı kategori üzerinden analiz yapılmıştır. Apriori algoritması kullanılarak bu özellikler arasındaki en güçlü ilişkiler belirlenmiştir. Sonuçlar, yüksek maliyet kategorisindeki araçların genellikle benzin yakıt türüne sahip olduğunu, yeni üretim kategorisindeki araçların ise genellikle az yürüş kategorisinde olduğunu göstermektedir. Ayrıca, düz vites türündeki araçların büyük oranda benzinli olduğu ortaya çıkmıştır. Düşük maliyet kategorisindeki araçların ise genellikle dizel yakıt türüne sahip olduğu bulunmuştur. Analiz edilen 634 araç, geniş bir yelpazede model ve kategorilere sahiptir. Özellikle, yakıt türü ile maliyet kategorisi arasındaki güçlü ilişki, benzinli araçların genellikle yüksek maliyet kategorisinde olduğunu göstermektedir. Bunun yanı sıra, yeni üretim kategorisindeki araçların az yürüş kategorisinde olması, bu araçların genellikle daha az kullanıldığını veya daha yeni olduklarını göstermektedir. Bu bulgular, otomotiv endüstrisi ve tüketici davranışları üzerinde yeni bakış açıları sunmakta olup, araç üreticileri ve satıcıları için potansiyel müşteri tercihlerini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Bu çalışma, büyük veri setlerinden bilgi çıkarma ve karar verme süreçlerini desteklemenin önemini vurgulamaktadır.
Keywords : veri madenciliği, apriori algoritması, weka