Veri madenciliği teknikleri ile Türkiye'de yaşam memnuniyeti düzeyleri üzerine bir uygulama
An application on life satisfaction levels in Turkey using data mining techniques
- Tez No: 778488
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞENOL ALTAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kamu Yönetimi, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İşletme, Public Administration, Industrial and Industrial Engineering, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Apriori algoritması, Birliktelik kural madenciliği, Mutluluk, Veri analizi, Veri deseni, Veri madenciliği, Yapay zeka, Yaşam doyumu, Öznel mutluluk, Apriori algorithm, Association rule mining, Happiness, Data analysis, Data pattern, Data mining, Artificial intelligence, Life satisfaction, Subjective happiness
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kalite Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyada 1940'lı yılların ikinci yarısından itibaren çeşitli kurumlar tarafından fertler üzerinde mutluluk düzeyi ölçümü ve mutluluk ile ilgili faktörlerin analizi çalışmaları yapılmaktadır. Türkiye'de mutluluk ile ilgili ilk araştırma 2003 yılında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından“Yaşam Memnuniyeti Araştırması”adı altında yapılmıştır. Bu araştırma her sene tekrarlanmaktadır. Yaşam memnuniyeti ve mutluluk kavramları çoğu zaman aynı anlamda kullanılır. Mutluluk kavramı, yıllar içinde bireyin kendini öznel beğenisinden, toplumdaki yerinden hoşnut olmasına veya sürdürdüğü yaşam biçiminden memnun olmasına kadar farklı şekillerde ele alınmıştır. Günümüzde mutluluk ele alınırken, bireyin kendisine özgü değerlendirmesinin ifadesi olarak, kişinin kendisini mutlu hissedip hissetmemesine daha fazla önem verilmektedir. Bu tez çalışmasında TÜİK tarafından yayınlanan 2016 - 2018 yılları arası Yaşam Memnuniyeti Araştırması (YMA) verileri, veri madenciliği tekniklerinden“birliktelik kuralı madenciliği analizi”ile incelenmiş ve mutlu olma düzeyleri ile ilgili kurallar bulunmaya çalışılmıştır. İki aşamada gerçekleşen araştırmada önce YMA anket sorularından araştırmada kullanılabilecek sorular belirlenmiş, sonra, ilk aşamada belirlenen 75 adet gibi oldukça fazla sayıda sorudan“mutluluk”ile ilgili düzeyi en fazla olan soruları belirlemek için öznitelik azaltma çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucu“mutluluk”değişkenini en iyi açıklayan 30 soru belirlenmiştir. Belirlenen sorular ile birliktelik kuralı madenciliği analizi“mutlu”,“orta derecede mutlu”ve“mutsuz”bireyler için ayrı ayrı yapılarak, bu üç durum için kurallar belirlenmiştir. Özellikle“mutlu olma”durumu için bulunan kurallar oldukça yüksek güvenilirlik düzeyindedir. Bulunan birliktelik kuralları ile ilgili istatistikler ve açıklayıcı grafikler paylaşılmıştır. Bu çalışmada, resmi istatistik verilerinde veri madenciliği çalışması ile faydalı sonuçlara ulaşılabileceği, resmi istatistikler üzerinde şimdiye kadar az sayıda gerçekleştirilen birliktelik kuralı madenciliği analizi çalışması ile gösterilmiştir. Ayrıca bulunan mutluluk kuralları birçok sosyal bilimciye yol gösterebileceği gibi, siyasetçilere de vatandaş memnuniyeti odaklı politika geliştirme aşamasında yol gösterici niteliktedir.
Özet (Çeviri)
Since the second half of the 1940s, various institutions in the world have been conducting studies to measure the level of happiness on individuals and analyzing the factors related to happiness. The first research on happiness in Turkey was conducted in 2003 by the Turkish Statistical Institute (TUIK) under the name of“Life Satisfaction Survey”. This research is repeated annually. The concepts of life satisfaction and happiness are often used interchangeably. The concept of happiness has been handled in different ways over the years, ranging from an individual's subjective appreciation of himself/herself to being satisfied with his/her place in society or being satisfied with the way of life he/she leads. Today, when discussing happiness, more importance is given to whether the person feels happy or not, as an expression of the individual's own evaluation. In this thesis, the Life Satisfaction Survey (LSS) data published by TUIK between 2016 and 2018 were analyzed with“association rule mining”analysis, one of the data mining techniques, and the rules related to the levels of happiness were tried to be found. In the research, which took place in two stages, first, the questions that could be used in the research were determined from the LSS survey questions, and then an“attribute reduction”study was carried out to determine the questions with the highest relation level of“happiness”out of a large number of 75 questions, determined in the first stage. As a result of the study, 30 questions that best explain the“happiness”variable were identified. With the identified questions, association rule mining analysis was performed separately for“happy”,“moderately happy”and“unhappy”individuals and rules were determined for these three situations. The rules found especially for the“happy”state are at a very high level of reliability. Statistics and explanatory graphs about the association rules found are shared. In this study, it has been shown that useful results can be achieved with data mining techniques in official statistics data, with a small number of association rule mining analysis studies that have been performed on official statistics so far. In addition, the happiness rules found can guide many social scientists as well as politicians in the development of citizen satisfaction-oriented policy.
Benzer Tezler
- Türkiye'de pandeminin yaşam memnuniyeti üzerindeki etkileri: Veri madenciliği teknikleri ile TÜİK yaşam memnuniyeti anketinin verilerinin analizi
The effects of the COVID-19 pandemic on life satisfaction in turkey: an analysis of the Turkish Statistical Institute's life satisfaction survey data using data mining techniques
MERTCAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BORA ÇEKYAY
- A challenge to copyright: Text and data mining
Telif hukukunda metin ve veri madenciliği
ESMA MUHEYNE DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Hukukİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAHİT SULUK
- Üniversite öğrencilerinin akademik başarı profillerininçoklu regresyon ve kümeleme analizleriyle belirlenmesi
Determining academic success profiles of university students through multiple regression and clustering analyses
ONUR HAKAN HEKİMOĞLU
- Türkiye'deki motosiklet kazalarının veri madenciliği teknikleri ile karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of motorcycle accidents in Turkey with data mining techniques
GİZEM KUTLUATA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM ALPU
- Türkiye sağlık araştırmasının veri madenciliği teknikleri ile incelenmesi
Investigation of Turkey healty survey with data mining techniques
ONUR CAN