Karayollarında meydana gelen trafik kazalarının karar ağaçları ve birliktelik analizi ile incelenmesi

Abstract

Büyük veri kümelerinde beklenmeyen yapıların keşfi olarak tanımlanan veri madenciliği, bilgi teknolojilerindeki gelişim sayesinde artan veri yığınları içindeki kullanışlı bilgileri ortaya çıkarmak amacıyla günümüzde bankacılık, sigortacılık, pazarlama, tıp, biyoloji, güvenlik gibi birçok alanda uygulanmaktadır. Bu tez çalışmasında ise veri madenciliği yöntemleri trafik polisi tarafından kaza tespit tutanakları ile derlenen kaza verilerine uygulanarak, kazalara etki eden faktörler belirlenmeye çalışılmıştır.Tez çalışmasının amacı veri madenciliğini olabildiğince kapsamlı bir şekilde ele almak ve ülkemizde hala önemli bir sorun olan, her geçen gün insanlarımızın hayatını kaybettiği trafik kazalarını incelemektir.Çalışmanın uygulama kısmında trafik kazasında sürücüler ve yayaların kaza sonrasındaki durumuna etki eden faktörler, anlaşılması diğer yöntemlere göre daha kolay olan karar ağacı yöntemleri ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinden olan birliktelik kuralları ile incelenmiş ve sonuçları tartışılmıştır. Karar ağacı yöntemlerinden C5.0, Chaid, Quest, C&RT modelleri uygulanarak model değerlendirme kriterlerine göre en uygun model belirlenmeye çalışılmıştır.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Veritabanlarında Bilgi Keşfi, Sınıflandırma, Birliktelik Kuralları, İstatistik, Trafik Kazaları.

As a result of information technologies, the number of data that is stored, is increasing every moment. Data mining, which is defined as the analysis of large observational data sets to find unsuspected relationships and to summarize the data, is used to discover the knowledge hidden in this data. Recently data mining techniques has used in many fields such as banking, marketing, insurance, health, biology, and security. Another field that data mining techniques are used is the traffic accident investigation. In this study the data that are compiled by traffic police is used to find the factors that cause accidents, using decision trees and association rules.The aim of the study is to discuss the data mining and its techniques as detailed as possible and to investigate the traffic accidents which is still one of the important problems in Turkey.In application section a lot of decision trees (such as C5.0, Chaid, Quest, C&RT) have been used. According to model selection criteria, the most appropirate model fort he data set has been selected.Keywords : Data Mining, Knowledge Discovery in Databases, Classification, Association Rules, Statistics, Road Traffic Accidents.