Türkiye'de E-Ticaretin Kullanılma Durumunun Makine Öğrenmesi İle Sınıflandırılması ve Çeşitli Değişkenlerle İlişkilerinin Analizi - Gür, Yunus Emre; Eşidir, Kamil Abdullah; Ayden, Cem (My University, 2024)
Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu’nun (TÜİK) 2023 yılında gerçekleştirdiği Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanımı Araştırması (HBTKA) verileri kullanılarak, e-ticaret kullanım durumunun makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bununla birlikte, cinsiyet, yaş, eğitim durumu gibi demografik faktörler ile teknoloji kullanım durumu ve sosyal medya kullanımı gibi faktörlerin e-ticaret kullanımı ile ilişkileri analiz edilmiştir. Bu veri seti üzerinde, veri madenciliği sınıflandırma tekniklerinden karar ağaçları kullanılarak analiz yapılmıştır. Çalışmada, sınıflandırma işlemi için Rastgele Orman, En Yakın Komşular, Destek Vektör Makinesi, Lojistik Regresyon, Naive Bayes ve Gradient Boosting gibi çeşitli makine öğrenmesi modelleri kullanılmıştır. Analiz sonuçları, özellikle Gradient Boosting modelinin yüksek doğruluk oranıyla dikkat çekerek, e-ticaret kullanımının sınıflandırılmasında güçlü bir araç olduğunu göstermiştir. Çalışmada ayrıca, e-ticaret kullanımının iyileştirilmesine yönelik stratejiler önerilmektedir.
Keywords: E-ticaret; Makine Öğrenmesi; Veri Madenciliği; Hanehalkı Bilişim Teknolojileri; Sınıflandırma Teknikleri