BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING
Günümüzde birçok kurum ve kuruluş tarafından çeşitli şekillerde toplanan bilgiler veri yığınları halinde saklanmaktadır. Veri madenciliği, veri tabanlarında saklanan verileri kullanarak tahminler yapabilen bir süreçtir. Veri madenciliği, birçok piyasada olduğu gibi hisse senetleri piyasasında da işl...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Mehmet Akif Ersoy University
2018-12-01
|
| Series: | Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/612282 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Günümüzde birçok kurum ve kuruluş tarafından çeşitli şekillerde toplanan bilgiler veri yığınları halinde saklanmaktadır. Veri madenciliği, veri tabanlarında saklanan verileri kullanarak tahminler yapabilen bir süreçtir. Veri madenciliği, birçok piyasada olduğu gibi hisse senetleri piyasasında da işletmeleri rakiplerinden avantajlı hale getirebilmektedir. Bu çalışmada, Borsa İstanbul’da işlem gören hisse senetlerinin günlük artış, azalış ve sabit kalma durumları göz önüne alınarak bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri setinin, anlamlı bir kümeleme oluşturması ve oluşan kümelerin sektör ve işletme açısından analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, veri madenciliği süreci kümeleme yöntemi algoritmalarından biri olan “beklenti maksimizasyonu” algoritması kullanılarak 134 işletme, hisse senedi fiyatları yükselişi “düşük”, “orta düzeyde” ve “yüksek” olarak üç kümeye ayrılmıştır. Çalışmanın sonucunda işletmelerin bulunduğu kümeler sektör ve işletme açısından yorumlanmıştır. |
|---|---|
| ISSN: | 1309-1387 |