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!
|
| _version_ | 1832584277372436480 |
|---|---|
| author | Meltem Karaatlı Ece Altıntaş |
| author_facet | Meltem Karaatlı Ece Altıntaş |
| author_sort | Meltem Karaatlı |
| collection | DOAJ |
| description | 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. |
| format | Article |
| id | doaj-art-dd639ead1658432b8902f27d6f189409 |
| institution | Kabale University |
| issn | 1309-1387 |
| language | English |
| publishDate | 2018-12-01 |
| publisher | Mehmet Akif Ersoy University |
| record_format | Article |
| series | Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi |
| spelling | doaj-art-dd639ead1658432b8902f27d6f1894092025-01-27T14:39:31ZengMehmet Akif Ersoy UniversityMehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi1309-13872018-12-01102687188610.20875/makusobed.469617273BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MININGMeltem Karaatlı0https://orcid.org/0000-0002-7403-9587Ece Altıntaş1https://orcid.org/0000-0003-3787-8397SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİSÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜGünümüzde 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.https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/612282data miningclusteringistanbul stockexchange stocksexpectation maximizationveri madenciliğikümelemeborsa i̇stanbulhisse senetleri |
| spellingShingle | Meltem Karaatlı Ece Altıntaş BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi data mining clustering istanbul stock exchange stocks expectation maximization veri madenciliği kümeleme borsa i̇stanbul hisse senetleri |
| title | BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING |
| title_full | BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING |
| title_fullStr | BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING |
| title_full_unstemmed | BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING |
| title_short | BORSA İSTANBUL İŞLETMELERİNİN VERİ MADENCİLİĞİ İLE KÜMELENMESİ - CLUSTERING THE COMPANIES LISTED ON STOCK EXCHANGE ISTANBUL BY DATA MINING |
| title_sort | borsa istanbul isletmelerinin veri madenciligi ile kumelenmesi clustering the companies listed on stock exchange istanbul by data mining |
| topic | data mining clustering istanbul stock exchange stocks expectation maximization veri madenciliği kümeleme borsa i̇stanbul hisse senetleri |
| url | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/612282 |
| work_keys_str_mv | AT meltemkaraatlı borsaistanbulisletmelerininverimadenciligiilekumelenmesiclusteringthecompanieslistedonstockexchangeistanbulbydatamining AT ecealtıntas borsaistanbulisletmelerininverimadenciligiilekumelenmesiclusteringthecompanieslistedonstockexchangeistanbulbydatamining |