You are here

Home » Content

İKİNCİ EL OTOMOBİLLERİN GÜNCEL PAZAR FİYATLARININ VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİYLE MODELLENMESİ

MODELING THE CURRENT MARKET PRICES OF THE SECOND-HAND CARS BY USING DATA MINING METHODS

Journal Name:

  • Akademik Bakış

Publication Year:

  • 2011

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author Name
Abstract (2. Language): 
As is known, second-hand cars are among the durable goods of which the customers are highly interested in. It’s very difficult to form a mathematical model of second-hand cars which include many technical and optional attributes. This study has tried to model (forecast) the current market prices of the second-hand automobiles using two different data mining techniques. The advertisement data gathered from Europe-based second-hand automobile web sites have been used as the input of the study. After the models had been formed with Regression Analysis and Artificial Neural Networks, they also have been compared. As a conclusion, it has been shown that data mining can be used successfully to model the current market prices of the second-hand cars.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bilindiği gibi, ikinci el otomobiller tüketicilerin en çok ilgi gösterdiği dayanıklı ürünlerdendir. Çok sayıda teknik ve opsiyonel özelliğe sahip olan otomobillerin ikinci el pazarındaki fiyatlarının matematiksel bir modelini oluşturmak oldukça güçtür. Bu çalışmada iki farklı veri madenciliği yöntemi kullanılarak ikinci el otomobillerin pazardaki güncel fiyatları modellenmeye (tahmin edilmeye) çalışılmıştır. Girdi verisi olarak Avrupa merkezli çok sayıda ikinci el otomobil web sitesinden elde edilmiş olan ilanlar kullanılmıştır. Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları uygulaması ile modeller oluşturulduktan sonra bu modeller karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, veri madenciliğinin ikinci el otomobillerin güncel pazar fiyatlarını modellemede başarılı olarak kullanılabileceğini ortaya koymuştur.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-ikinci-el-otomobillerin-guncel-pazar-fiyatlarinin-veri-madenciligi-yontemleriyle-modellenmesi.pdf
  • 24
1-19
  • Turkish

REFERENCES

References: 

1. ALKAN A., Predictive Data Mining with Neural Networks and Genetic Algorithms,
Ph.D. Thesis, İTÜ, İstanbul, 2001, 51.
2. ASİLKAN Ö., IRMAK S., “İkinci El Otomobillerin Gelecekteki Fiyatlarının Yapay Sinir
Ağları ile Tahmin Edilmesi”, Süleyman Demirel University Journal of Faculty of
Economics and Administrative Sciences, 2009, Vol. 2.
3. AUCLAIR A., Feed-Forward Neural Networks Applied To The Estimation of Magnetic
Distributions, M.S. Thesis, Mcgill University, Montreal, Canada, 2004, 128.
4. AYDIN Ö.,Yapay Sinir Ağlarını Kullanarak Bir Ses Tanıma Sistemi Geliştirilmesi,
Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi, Edirne, 2005, 74.
5. AYDOĞMUŞ Z., ÇÖTELİ R., “Yapay Sinir Ağları Yardımıyla İzolatör Yüzeyinde
Potansiyel Tahmini”, F.Ü. Fen ve Müh.Bil.Dergisi, 17/2, 2005, 239-246.
6. BOX G., JENKINS M., Time Series Analysis Forecasting and Control, Holden Day Inc.,
California, 1976.
7. ÇAKAR T., TÜRKER A. K., TORAMAN A., “İmalat Sistemlerinin Tasarlanmasında
Yapay Sinirsel Ağların Kullanılması”, Birinci Ulusal Zeki İmalat Sistemleri Sempozyumu
Zis’96 Bildirisi, Sakarya, Mayıs 1996, 10.
8. DATAMONITOR, “Used Cars in Europe”, Industry Profile, Reference Code: 0201-0750,
December 2007.
9. DEMUTH H., BEALE M., Neural Network Toolbox for Use with Matlab, MathWorks
Inc., 2000.
10. EFE Ö., KAYNAK O., Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları, Boğaziçi Üniversitesi
Yayınları, Basım No: 696, İstanbul, 2000, 148.
11. FIRAT M., GÜNGÖR M., “Askı Madde Konsantrasyonu ve Miktarının Yapay Sinir
Ağları ile Belirlenmesi”, İMO Teknik Dergi, 2004, 3267-3282.
12. HAIR J.F., ANDERSON R.E., TAHTAM R.L., BLACK W.C., Multivariate Data
Analysis, Pearson Education, New Jersey, 1998.
13. HAYKIN S., Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall International
Inc., 1999.
14. HOSEIN P., “Stock Price Prediction By Artificial Neural Networks: A Study of Tehran’s
Stock Exchange”, Management Studies Quarterly Journal of Management & Accounting
School, No.31&32, 2002.
15. İŞERİ A., KARLIK B., “An Artificial Neural Networks Approach on Automobile
Pricing”, Expert Systems with Applications, January 2008.
16. KAASTRA I., BOYD M., “Designing A Neural Network for Forecasting Financial and
Econometric Time Series”, Neurocomputing, Vol. 10, 1996, 215-236.
17. LEE J., Empirical Analysis of Wholesale Used Car Auctions, A Dissertation in University
of California, 2006, 120-121.
18. MANDIC D. P., CHAMBERS J. A., Recurrent Neural Networks for Prediction - Learning
Algorithms Architectures and Stability, John Wiley & Sons Ltd, 2001.
19. NABİYEV V.V.,Yapay Zeka, Seçkin Yayıncılık, Ankara, 2003.
20. ONAT M. G., Otomotiv Sektöründe Oranlar Yöntemi Aracılığı ile Finansal Analiz,
Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul, 2007
21. ORHUNBİLGE N., Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi, İstanbul Üniversitesi
İsletme Fakültesi Yayını, No: 281, İstanbul, 2002, 5-12.
22. ÖZTEMEL E., Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, Ağustos 2003.
23. SLAUGHTER G. E. F., Artificial Neural Network for Temporal Impedance Recognition
of Neurotoxins, M.S. Thesis, Virginia Common Wealth University, Virginia, 2003, 115.
24. ŞEN Z., Yapay Sinir Ağları İlkeleri, Su Vakfı, İstanbul, 2004.
25. TEBELKIS J., Speech Recognition Using Neural Networks, Ph.D. Thesis, Carnegie
Mellon University, Pennsylvania, Mayıs 1995.
26. WEB-ACEA, Association Des Connstructeurs Europeens D’automobiles, Economic
Report, Acea’s Position On Motor Vehicle Distribution in The European Union, 2001,
www.acea.be, (15/09/2007).
27. WEB-KOBİFİNANS, www.kobifinans.com.tr/tr/sektor/011001/12455, (01.06.2008).
28. WEB-SAKARYA,www.sakarya.edu.tr/~altunr/site/ders/pa, (01.08.2008).
29. WEB-WIKIPEDIA, en.wikipedia.org/wiki/Used_car, (11.06.2008).
30. XU Y., Using Data Mining In Educational Research: A Comparison of Bayesian Network
with Multiple Regression in Prediction, Department of Educational Psychology, The
University of Arizona, Arizona, 2003.
31. ZHANG G., PATUWO B.E., HU M.Y., “Forecasting with Artificial Neural Networks:
The State of The Art”, International Journal of Forecasting, Vol. 14, No.1, 1998, 35-62.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com