Covid–19 salgını ile mücadelede kümeleme analizi ile ülkelerin sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-2287-2067en_US
dc.authorid0000-0003-0208-6242en_US
dc.contributor.authorDemircioğlu, Mert
dc.contributor.authorEşiyok, Sevgi
dc.date.accessioned2020-11-30T11:08:34Z
dc.date.available2020-11-30T11:08:34Z
dc.date.issued2020en_US
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.description.abstractÜlkelerin sağlık harcamaları, sağlık ekipman kapasiteleri ve sağlık kaynakları gibi göstergeler sağlık sonuçlarını etkileyen en önemli kriterlerdir. Bu nedenle tüm dünya ülkeleri için bu kriterlere ayrılan payların benzerliklerinin incelenmesi, ülkelerin sağlık kriterlerine göre sınıflandırılması sonuçların analiz edilmesi açısından yol gösterici olmaktadır. Araştırmanın amacı, 2019 yılının son aylarından beri dünya gündeminin en önemli konularından biri haline gelen COVID-19 salgını sonuçlarının ülkeler bazında incelenmesidir. Araştırmada OECD ve AB üyesi olan 36 ülkenin son dönem sağlık verileri değerlendirilmiş, benzerlik gösteren ülkeler tespit edilmiş ve Türkiye’nin bu ülkeler içerisindeki yeri belirlenmeye çalışılmıştır. Verilerin analizinde kümeleme algoritmalarından olan K-ortalamalar yöntemi kullanılmış ve değerler WEKA yazılımı ile çözümlenmiştir. K-ortalamalar yöntemi ile analiz sonucunda ülkeler, ikili, üçlü ve dörtlü kümelere ayrılmıştır.en_US
dc.description.abstractIndicators such as health expenditures, health equipment capacities and health resources of the countries are the most important criteria affecting health results. For this reason, examining the similarities of the shares allocated to these criteria for all countries of the world, classifying the countries according to the health criteria are guiding in terms of analyzing the results. The aim of the research is to examine the results of the COVID-19 pandemic by country which has become one of the most important topics of the world agenda since the last months of 2019. In research, recent health data of 36 countries that are OECD and EU members were evaluated, countries showing similarities have been identified and Turkey’s place in these countries has tried to determine. K-means method, one of the clustering algorithms, was used in the analysis of the data and values were analyzed with WEKA software. As a result of the analysis with the K-means method, countries were divided into binary, triple and quadruple clusters.en_US
dc.identifier.endpage389en_US
dc.identifier.issue37 (Özel Ek)en_US
dc.identifier.startpage369en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/4269
dc.identifier.volume19en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKümeleme Analizien_US
dc.subjectHiyerarşik Olmayan Kümelemeen_US
dc.subjectSağlık Göstergelerien_US
dc.subjectCOVID-19en_US
dc.subjectClustering Analysisen_US
dc.subjectNon-hierarchical Clusteren_US
dc.subjectHealth Indicatorsen_US
dc.titleCovid–19 salgını ile mücadelede kümeleme analizi ile ülkelerin sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeClassifying countries with clustering analysis in struggling Covid-19 pandemicen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
369-389.pdf
Boyut:
873.96 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.56 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

İTÜSBD, Cilt 19, Sayı 37 (Covid19-Özel Ek), Makale Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar