Abstract

Ulaşım; toplumsal, sosyal ve ekonomik açıdan önemli bir role sahiptir. Bu nedenle, ekonomik kaynakların kullanımı, dış ilişkileri arttırmak, mal akışlarının düzenli olması, mevcut veya yeni yerleşimlerin gelişmesi, ulaştırma süreçlerinin devamlılığı; kısaca sürdürülebilir ve dengeli kalkınma sağlanabilmesi için ulaşım sektörünün gelişimi de oldukça önemlidir. Ulaşımın düzenlenmesi ve gelişmesi de ancak mevcut durumun analizi neticesinde mümkündür. Veri madenciliği bu analizlerin yapılması ve yorumlanmasını mümkün kılmaktadır. Bu makalede, seyahat edicilerin yaşları, cinsiyetleri, otomobil sahiplikleri, ekonomik durumları, seyahatlerine başladıkları ve seyahatlerini bitirdikleri coğrafi noktalar ve seyahat için kullandıkları ulaşım modları (türleri) dikkate alınarak toplanan Kahramanmaraş Büyükşehir Belediyesi Ulaşım Ana Planı Hane Halkı Anketi verileri, zon bazlı olarak incelenmiş; veri madenciliği araçlarından biri olan RapidMiner kullanılarak birliktelik analizi ile değişkenler arasındaki ilişkiler belirlenmiş ve yorumlanmıştır.

References

[1] Ganesh S. Data Mining: Should it be included in the ‘Statistics’ curriculum?, The Sixt International Conference on Teaching Statistics, Cape Town, South Africa, 2002.

[2] Oğuzlar A. Veri Madenciliğine Giriş, Ekin Kitabevi, Bursa, 2004.

[3] Şentürk A. Veri Madenciliği Kavram ve Teknikler, Ekin Kitabevi, Bursa, 2006.

[4] Koyuncugil, AS. Veri Madenciliği ve Sermaye Piyasalarına Uygulaması, Sermaye Piyasası Kurulu Araştırma Raporu, 2007.

[5] Yıldırım P, Uludağ M, Görür A. Hastane Bilgi Sistemlerinde Veri Madenciliği, Akademik Bilişim Kongresi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2007.

[6] Akpınar H. Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 29, Sayı 1/Nisan; 2000, s. 1–22.

[7] Dasu T Johnson T. Explarotary Data Mining and Data Cleaning, John Wiley & Sons Publication, New Jersey, USA; 2003.

[8] Oğuzlar A. Veri Önişleme, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı 21/ Temmuz-Aralık; 2003, s. 67–76.

[9] Liao CW Perng YH. Data mining for occupational injuries in the Taiwan construction industry, Safety Science; 2007.

[10] Mirabadi A Sharifian S. Aplication of association rules in İranian Railways (RAİ) accident data analysis. Safety Science, 2010.

[11] Agrawal R Imielinski T Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases, Association for Computing Machinery (ACM) SIGMOD. 1993; 207-216.