Karar ağaçları algoritmaları ile lojistik regresyon analizinin işgücü verilerine uygulanması
Applying decision tree algorithms and logistic regression to labor market data
- Tez No: 993208
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SAİT EKİNCİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ziraat, Biyoistatistik, Agriculture, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, sınıflandırma algoritmaları, lojistik regresyon, istihdam, İŞKUR, Kahramanmaraş, Data mining, classification algorithms, logistic regression, employment, Turkish Employment Agency, Kahramanmaraş
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
tihdam, ekonomik kalkınmanın ve toplumsal refahın temel belirleyicilerinden biridir. Bu nedenle bireylerin işe yerleşme durumlarını etkileyen faktörlerin analiz edilmesi, işgücü piyasasına yönelik daha doğru ve veri temelli politika önerilerinin geliştirilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmanın amacı, bireylerin sosyo-demografik özellikleri ile işe yerleşme durumlarını arasındaki ilişkileri karar ağaçları algoritmaları ve lojistik regresyon ile analiz etmektir. Araştırmanın ana materyalini Kahramanmaraş Çalışma ve İş Kurumu İl Müdürlüğü'ne ait 2022 yılı işgücü verileri oluşturmaktadır. Veri seti toplam 108.726 gözlemden oluşmaktadır. Hatalı girişler ve eksik veriler nedeniyle yapılan veri temizleme işlemleri sonucunda analizler 102.696 geçerli gözlem üzerinden gerçekleştirilmiştir. Toplam 102.696 gözlemin %88.4'ü işe yerleşmeyenler ve %11.6'sı işe yerleşenlerden oluşmaktadır. Elde edilen nihai verilere CART, CHAID, QUEST ve Exhaustive CHAID algoritmaları uygulanmış ve sonuçlar lojistik regresyon analizi sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, tüm sınıflandırma algoritmaları ile lojistik regresyon analizinin tutarlı sonuçlar verdiğini göstermektedir. Tüm modellerde“başvuru türü”, işe yerleşme durumunu etkileyen en önemli değişken olmuştur.“Daha iyi şartlarda iş arayanlar”ın yüksek yerleşme oranları, iş deneyimi ve beşerî sermayenin işgücü piyasasındaki belirleyici rolünü ortaya koymaktadır. Buna karşılık“ilk kez iş arayanlar”ve“çalışırken işsiz kalanlar”düşük yerleşme oranlarıyla dezavantajlı gruplar olarak öne çıkmıştır. Üniversite mezunlarının düşük yerleşme oranları, Türkiye işgücü piyasasında eğitim-istihdam uyumsuzluğunu göstermektedir. Gençlerin yaşlılara göre daha yüksek yerleşme olasılıklarına sahip olmaları, kadınların ise özellikle iş hayatına ilk kez katıldıkları dönemde erkeklere kıyasla daha düşük yerleşme oranlarına sahip olmaları, toplumsal cinsiyet eşitsizliğinin istihdama yansımasıdır. Model performansları değerlendirildiğinde, lojistik regresyon genel doğruluk ve ayırt etme gücü (AUC) bakımından en başarılı model olurken; duyarlılık ve sınıf dengesizliği (F1 skoru) açısından CART modeli daha avantajlı bulunmuştur. Sonuç olarak, istihdam politikalarının özellikle kadınlar, ilk kez iş arayanlar ve eğitim-istihdam uyumsuzluğu yaşayan bireyler gibi dezavantajlı grupların işgücü piyasasına entegrasyonunu güçlendirecek biçimde tasarlanması gerektiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Employment is a key determinant of economic development and social welfare. Therefore, analyzing the factors affecting individuals' employment status is essential for developing more accurate and data-driven labor market policies. This study examines the relationship between the socio-demographic characteristics and employment status of individuals by employing data mining methods. In this context, CART, CHAID, QUEST, and Exhaustive CHAID algorithms results were compared with logistic regression results. The main material of this research consists of 2022 labor force data obtained from the Kahramanmaraş Provincial Directorate of Labor and Employment. After data cleaning procedures to remove erroneous and missing entries, the final sample comprised 102.696 valid observations out of an initial 108.726. Within this sample, 88.4% of individuals did not obtain employment, while 11.6% successfully entered employment. The CART, CHAID, QUEST, and Exhaustive CHAID algorithms were applied to the final dataset and their performance was compared against logistic regression results. The findings indicate that all classification algorithms and the logistic regression model produced consistent results. Across all models,“application type”was the most influential variable determining employment status. Higher placement rates among those“seeking better working conditions”demonstrate the importance of work experience and human capital in the labor market. In contrast,“first-time job seekers”and“those who became unemployed while working”were identified as disadvantaged groups due to lower placement rates. The lower employment rates of university graduates highlight the education–employment mismatch in Türkiye. Younger individuals were more likely to find employment, while women, especially those in the labor force for the first time, had significantly lower placement rates than men, reflecting gender inequality in employment. In terms of model performance, logistic regression achieved the highest overall accuracy and discriminative power (AUC), whereas the CART model performed better in sensitivity and class imbalance (F1 score). These findings suggest that employment policies should focus on enhancing the labor market integration of disadvantaged groups, particularly women, first-time job seekers, and individuals experiencing education–employment mismatches.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Pik demiri ve karbon çeliğinin sulu çözeltiler içindeki korozyon hızının tayini
Determination of the rate of corrosion of the cast iran and carbon steel in the aqueous solutions
EMİNE NAZAN ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Kimya MühendisliğiGazi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİ YALÇIN
- Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları
Başlık çevirisi yok
ATBİMOĞLU ADALET
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK