Kişi Başına Düşen Milli Gelire Göre Ülkelerin Gıda Tüketim Eğilimlerinin Tespit Edilmesi - Veri Madenciliği Uygulaması

Bu çalışmada, kişi başına düşen milli gelir (GNI) verileri ile günlük kişi başı gıda tüketim verileri kullanılarak ülkelere ait GNI gruplarına göre gıda tüketim eğilimleri, veritabanlarında bilgi keşfi (VTBK) sürecinin en önemli aşaması olan veri madenciliği uygulaması kullanılarak oluşturulan bir model yardımıyla tespit edilmiştir. Modelin oluşturulmasında, SPSS Modeler programı içerisinde yer alan karar ağacı algoritmalarından güçlü sonuçlar veren C5.0 algoritması kullanılmıştır. Oluşturulan model ile GNI gruplarına göre; et, şeker ve tatlandırıcılar, alkollü içecekler, yumurta, kuru baklagiller, sebzeler, diğer su ürünleri, balık, diğer nişastalı gıdalar ve meyveler tüketimi önemli değişkenler olarak bulunmuştur. Model sonuçlarına göre; GNI arttıkça, günlük kişi başı ortalama et, alkollü içecekler, bitkisel yağlar, balık, gıda benzerleri, hayvansal yağlar, meyveler, sakatat, süt, şeker, tatlandırıcılar ve yumurta tüketiminde artış; tahıl ve kuru baklagil tüketiminde ise düşüş olduğu tespit edilmiştir.

Determining Countries’ Food Consumption Patterns with Respect to National Income Per Capita - A Data Mining Application

Food consumption patterns of countries by gross national income (GNI) groups are determined with a model by using GNI per capita and daily food consumption per capita data. The model was formed with data mining application, the most important stage of the knowledge discovery in databases. C5.0, one of the decision tree’s algorithms giving powerful results in SPSS Modeler, was used to form the model. According to the model, the consumption of meat, sugar and sweeteners, alcoholic beverages, eggs, pulses, vegetables, other aquatic products, fish, other starchy foods and fruits are determined to be important variables by GNI groups. It is also determined that when GNI increases, daily average consumptions per capita of meat, alcoholic beverages, vegetable oils, fish, stimulants, animal fats, fruits, offal, milk, sugar and sweeteners and eggs increase; while those of cereals and pulses decrease.

___

  • Akpınar, H., 2000. Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği. İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi, 29, 1-22.
  • Batmaz, İ., Köksal, G., 2010. “Overview of knowledge discovery in databases process and data mining for surveillance technologies and early warning systems”, in Surveillance Technologies and Early Warning Systems: Data Mining Applications for Risk Detection. Koyuncugil, A. S., Özgülbai, N. (editors), IGI Global Publisher, (basım aşamasında).
  • Baykal, A., 2006. Veri madenciliği uygulama alanları. D.Ü. Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 7, 95-107.
  • Çıngı, H., 2010. Veri madenciliğine giriş-ders notları, http://yunus.hacettepe.edu.tr/~hcingi/ist376a/6Bolum.doc, 15 Ağustos 2010.
  • FAO, 2010. http://faostat.fao.org/site/345/default.aspx, 01 Ağustos 2010.
  • Güntürkün, F., 2007. A comprehensive review of data mining applications in quality improvement and a case study. O.D.T.Ü., Ankara (in English).
  • Han, J. Kamber M., 2006. Data Mining: Concepts and Techniques. 2nd ed., Morgan Kaufmann Publishers, USA.
  • Kök, B. V., Kuloğlu, N., 2005. Sollama esnasında taşıt ve yol ile ilgili faktörlerin karar ağacı yöntemiyle irdelenmesi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21, 180-188.
  • Leenes, P. W., 2006. Natural resource use for food: land, water and energy in production and consumption systems. Groningen, Holland.
  • Mancini, L., Lettenmeier M., Rohn, H., Liedtke C., 2009. Using MIP methodology to evaluate food-farming systems sustainability. http://fromGNItowellbeing.univpm.it/doc/papers/GNI2WB_034.pdf, 03 Eylül 2010.
  • Moore, A. W., 2003. Information gain. http://www.autonlab.org/tutorials/infogain11.pdf, 15 Eylül 2010.
  • Samur, G., Yıldız, E., 2008. Obezite ve kardiyovasküler hastalıklar/Hipertansiyon. http://www.beslenme.saglik.gov.tr/content/files/yayinlar/kitaplar/obezite_bilgi_serisi/D 6.pdf, 08 Aralık 2010.
  • WB, 2010a. Ülke sınıflamaları. http://data.worldbank.org/about/country-classifications, 01 Eylül 2010.
  • WB, 2010b. http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=2&id=4&Display Aggregation=N&SdmxSupported=Y&CNO=2, 14 Eylül 2010.