Veri: Ekonomi Bakanlığı Teşvik Uygulama ve Yabancı Sermaye G.M. ve BDDK FinTürk
Sahip Bilgisi: 6 Teşvik Bölgesi ve 81 İl’in 6 hesap yılının Grafik Data Mining Analizi
Dönem: 2008-2013 Hesp. İşlm.
Dataset’indeki veriler yıl ve şehir, Krediler ve Kredi Türlerine göre faktörize edildi.
Basic bir datayı faktörleştirilerek analiz ediyoruz.
Java Tabanlı bir SQL Query tekniği ile geliştirdiğimiz “CORTEX Grafik Datamining” programıyla finansal performansları etkileyen faktörleri çok boyutlu grafikler olarak analiz edebiliyoruz.
Örgütlerin Kompleksliğinden söz edildiğinde genellikle kastedilen bunların karmaşık yapılar olduğudur.
COMPLEXITY yaklaşımındaki KOMPLEKS ile, birbiri ile ilişkili ve etkileşim halinde olan parçalardan oluşan bir sistem veya süreç anlaşılır. Buna göre KOMPLEKS bir sistem parçalarının bileşiminden çok farklı bir şeydir. Bu tür yapılar zaman içinde evrim geçirirler ve kendi iç, non-lineer dinamikleri ile yönetilirler.
Bu model, enformatik teknolojilerinin bir omurga gibi kullanarak bürokrasilerinin azaltmış ve hiyerarşilerinin yok ederek yatay “Kompleks”ler haline gelmiş örgüt yapılarını yansıtmaktadır. Kompleks örgüt yapılarına dayanan işletmecilik kabaca aşağıdaki gibi verilebilir.
Bir enformatik omurga ile entegre edilmiş otonom çalışma gruplarının, ortaklaşa bir amaç için kendi liderlikleri altında, diğer çalışma grupları ile çeşitli düzeylerde işbirliği halinde çalıştıkları sistemlerdir.
Kompleksite yaklaşımına göre; İşletme yapıları “Kompleks” durumlara uyum sağlayabilen “agent” (aktör/ajan) elemanlarından oluşurlar. Yönetim emir-kumanda ilişkisinden ziyade sorumlulukları karşılıklı olarak yüklenmek şeklindedir. Otoritenin kaynağı hiyerarşik yapıda değil bireyin bilgi ve beceri düzeyindedir. (Örneğin, ürün, coğrafya, bölüm sınırlar ve.) İşlerin daha etkin yapılabileceğinin araştırılması ve uygulanması konusunda önceden belirlenmiş prosedürler bulunmaktadır. Değişen durumlar için yeni takımlar kurulabilir veya yeniden yapılandırılabilir. Bütün bunların uygulanması yenilikçi, yüksek moralli ve kendini yöneten “Kompleks” halinde bir örgütsel yapıyı oluşturur.
Real Time Interactive Data Management for the Effect and Response AnalysisTechnique; Lattice and ggplot2 Graphical Packages of R Software
Dataset: Financial Transactions of İzmir and Similar Cities of Turkey. (BRSA)*
Günümüz dünyasında “performansın zaman metriği değişmiştir, aynı zamanda performans düzeyi de artmıştır”. Dolayısıyla gerçek zamanlı bir analizden söz ediliyorsa firmanın yarattığı gerçek değerin ölçülmesine ve görselleştirilmesine olanak sağlayacak Grafik DataMining tekniğine yoğunlaşmaları ve bunu öğrenmeleri gerekiyor. Bu bağlamda günümüz iş modelinin temel sorunu “hâlâ analitik dünyanın ölü diyagramlarına itibar ediliyor olmasıdır”. Yaşayan çok boyutlu işletmeleri kâğıt üzerindeki iki boyutlu ölü diyagramlara indirgemek faydadan çok zarara yol açmaktadır.
Gelişen enformatik teknolojisinin olanak sağladığı veri depolama kapasitesinin konvansiyonel tekniklerle stratejik bilgiye dönüştürülemediği yaygın olarak paylaşılan bir gerçek. ASO Dergisi 2015 Aralık Sayısında yayınlanan bu çalışma dosyası matematiğin ve istatistiğin ötesinde bu verilerin bilgiye dönüştürülmesi ve risk yönetiminde kullanılması olanaklarını araştırıyor.
Turkiye 12 NUTS Bölgesi 81 ilinde ve Türkiye Genelinde 2010-2015 zaman diliminde verilen ENERJI kredilerinin Temerrüt durumu Raporu
Rapor ENERJI Kredilerinde yaşanan riskin Zaman ve Mekan üzerindeki dağılımını değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Başarı başarının yakıtı olur;
Başarı ne olursa olsun yarattığı öz güven aynıdır.
Her başarı daha sonraki başarıların yakıtını oluşturur.
Başarısızlıklar konusunda esef etmek yerine başarıları aktifleştirmenin yolları aranmalıdır.
Gitmek istediğiniz yönde iseniz fırsatlar önünüze gelir.
Gelecek başının çaresine bakar
Bu rapor finansal verilerdeki temerrüt ve performansın ileri grafik yazılımları ile nasıl kolay anlaşılabilecek görsel hale getirildiğini sergiliyor.
Bu teknikle RİSK Tek Boyutlu bir Sayı değil Çok Boyutlu bir Profil olarak görülebiliyor
Veri: Ekonomi Bakanlığı Teşvik Uygulama ve Yabancı Sermaye G.M. ve BDDK FinTürk
Sahip Bilgisi: 6 Teşvik Bölgesi ve 81 İl’in 6 hesap yılının Grafik Data Mining Analizi
Dönem: 2008-2013 Hesp. İşlm.
Dataset’indeki veriler yıl ve şehir, Krediler ve Kredi Türlerine göre faktörize edildi.
Basic bir datayı faktörleştirilerek analiz ediyoruz.
Java Tabanlı bir SQL Query tekniği ile geliştirdiğimiz “CORTEX Grafik Datamining” programıyla finansal performansları etkileyen faktörleri çok boyutlu grafikler olarak analiz edebiliyoruz.
Örgütlerin Kompleksliğinden söz edildiğinde genellikle kastedilen bunların karmaşık yapılar olduğudur.
COMPLEXITY yaklaşımındaki KOMPLEKS ile, birbiri ile ilişkili ve etkileşim halinde olan parçalardan oluşan bir sistem veya süreç anlaşılır. Buna göre KOMPLEKS bir sistem parçalarının bileşiminden çok farklı bir şeydir. Bu tür yapılar zaman içinde evrim geçirirler ve kendi iç, non-lineer dinamikleri ile yönetilirler.
Bu model, enformatik teknolojilerinin bir omurga gibi kullanarak bürokrasilerinin azaltmış ve hiyerarşilerinin yok ederek yatay “Kompleks”ler haline gelmiş örgüt yapılarını yansıtmaktadır. Kompleks örgüt yapılarına dayanan işletmecilik kabaca aşağıdaki gibi verilebilir.
Bir enformatik omurga ile entegre edilmiş otonom çalışma gruplarının, ortaklaşa bir amaç için kendi liderlikleri altında, diğer çalışma grupları ile çeşitli düzeylerde işbirliği halinde çalıştıkları sistemlerdir.
Kompleksite yaklaşımına göre; İşletme yapıları “Kompleks” durumlara uyum sağlayabilen “agent” (aktör/ajan) elemanlarından oluşurlar. Yönetim emir-kumanda ilişkisinden ziyade sorumlulukları karşılıklı olarak yüklenmek şeklindedir. Otoritenin kaynağı hiyerarşik yapıda değil bireyin bilgi ve beceri düzeyindedir. (Örneğin, ürün, coğrafya, bölüm sınırlar ve.) İşlerin daha etkin yapılabileceğinin araştırılması ve uygulanması konusunda önceden belirlenmiş prosedürler bulunmaktadır. Değişen durumlar için yeni takımlar kurulabilir veya yeniden yapılandırılabilir. Bütün bunların uygulanması yenilikçi, yüksek moralli ve kendini yöneten “Kompleks” halinde bir örgütsel yapıyı oluşturur.
Real Time Interactive Data Management for the Effect and Response AnalysisTechnique; Lattice and ggplot2 Graphical Packages of R Software
Dataset: Financial Transactions of İzmir and Similar Cities of Turkey. (BRSA)*
Günümüz dünyasında “performansın zaman metriği değişmiştir, aynı zamanda performans düzeyi de artmıştır”. Dolayısıyla gerçek zamanlı bir analizden söz ediliyorsa firmanın yarattığı gerçek değerin ölçülmesine ve görselleştirilmesine olanak sağlayacak Grafik DataMining tekniğine yoğunlaşmaları ve bunu öğrenmeleri gerekiyor. Bu bağlamda günümüz iş modelinin temel sorunu “hâlâ analitik dünyanın ölü diyagramlarına itibar ediliyor olmasıdır”. Yaşayan çok boyutlu işletmeleri kâğıt üzerindeki iki boyutlu ölü diyagramlara indirgemek faydadan çok zarara yol açmaktadır.
Gelişen enformatik teknolojisinin olanak sağladığı veri depolama kapasitesinin konvansiyonel tekniklerle stratejik bilgiye dönüştürülemediği yaygın olarak paylaşılan bir gerçek. ASO Dergisi 2015 Aralık Sayısında yayınlanan bu çalışma dosyası matematiğin ve istatistiğin ötesinde bu verilerin bilgiye dönüştürülmesi ve risk yönetiminde kullanılması olanaklarını araştırıyor.
Turkiye 12 NUTS Bölgesi 81 ilinde ve Türkiye Genelinde 2010-2015 zaman diliminde verilen ENERJI kredilerinin Temerrüt durumu Raporu
Rapor ENERJI Kredilerinde yaşanan riskin Zaman ve Mekan üzerindeki dağılımını değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Başarı başarının yakıtı olur;
Başarı ne olursa olsun yarattığı öz güven aynıdır.
Her başarı daha sonraki başarıların yakıtını oluşturur.
Başarısızlıklar konusunda esef etmek yerine başarıları aktifleştirmenin yolları aranmalıdır.
Gitmek istediğiniz yönde iseniz fırsatlar önünüze gelir.
Gelecek başının çaresine bakar
Bu rapor finansal verilerdeki temerrüt ve performansın ileri grafik yazılımları ile nasıl kolay anlaşılabilecek görsel hale getirildiğini sergiliyor.
Bu teknikle RİSK Tek Boyutlu bir Sayı değil Çok Boyutlu bir Profil olarak görülebiliyor
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇kFatma ÇINAR
Yöneticilik açısından yaratıcılık ve önderlik arasındaki ilişkiler, çevrelerinde yaratıcı ve önder yöneticiler olarak tanınmış yöneticilerin düşünce ve davranış şekillerini belirlemeyi amaçlayan ve sonuçları yayımlanmış bir araştırmada ölçeklenmiş bir biçimde ortaya konmaktadır.(*) Bu araştırmanın sonuçları bilimde ve çocukta yaratıcılığı inceleyen araştırmalarla ile yüksek derecede bir tutarlılık sergilemektedir.
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...Fatma ÇINAR
Graphical DataMining Analysis with R Software
We aim to decipher this complexity of datasets With advanced graphical packages of R software
Our Technique is Graphical Datamining
To Analyse various credit and financial situation of EnergyLoans and EnergyLoanDefaults of some of the cities and regions of Turkey.
Our Dataset will be FINTURK of BRSA
Turkiye 12 NUTS Bölgesi 81 ilinde ve Türkiye Genelinde 2010-2015 zaman diliminde verilen İnşaat kredilerinin Temerrüt durumu Raporu
Rapor İnşaat Kredilerinde yaşanan riskin Zaman ve Mekan üzerindeki dağılımını değerlendirmeyi amaçlamaktadır
Veri Görselleştirme ve Grafik DataminingFatma ÇINAR
«Veri Görselleştirme» günümüzde popüler bir Enformatik Tekniği.
Bunun için satın alınabilecek çok sayıda yazılım var.
Bunlar size bir veri kütlesini etkileyici ve çarpıcı bir şekilde sunabilirler.
Buna karşılık bu yazılımlar veri kütleleri içindeki gizli anlam ve ilişkileri açığa çıkarmaz.
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...Fatma ÇINAR
A real time interactive data management for Impulse and Response Analysis Technique using lattice and ggplot2 Graphical Packages embedded in R software has been employed. Average consumption, peak consumption and daily consumption data have been used while the temperature data is also employed to highlight the significance of relationship between consumption and the weather conditions. The demand for electricity by the factors affecting the demand with a multi-dimensional matrix graphics based on Energy Dashboard Software has been analysed leading to visualisation.
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty ManagementFatma ÇINAR
In this study, we propose an Object-Based Modelling based on information and Informatics as the most suitable model to realize subject approach.
Business concepts and techniques, and company processes are re-interpreted using a dynamic-cybernetics cognizance.
Development of new techniques and changing insights based on data management (informatics) has become a necessity for organizational success rather than simply an option.
This approach is also suitable for users who are accustomed to utilizing object-based office programs.
Object-based features of computer software allow us to use this feature for the modelling of business processes.
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16Fatma ÇINAR
TÜRK BANKACILIK SİSTEMİNDE R TABANLI VERİ GÖRSELLEŞTİRME ANALİZİ:
ENERJİ KREDİLERİNİN RİSK ve TEMERRÜT HARİTASI
Türkiye'de Tarım ve Gıda Değer Zincirinde #YAEM16 Yöneylem Araştırması ve Endüstri >Mühendisliği 36.Ulusal Kongresi, Yaşar Üniversitesi 13-15 Temmuz 2016, İzmir
Küresel sistemde yeni bir eğilim her yıl belirli zamanlarda bazı sosyo-politik ve ekonomik konularda raporlar ve bunlara bağlı endeksler üretmektir.
Bu çalışmalar seçkin küresel kuruluşlar tarafından gerçekleştirilmekte ve yine seçkin küresel kuruluşlar tarafından dikkate alınmaktadır.
DUBLEX PCA FOR LOANS & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWareFatma ÇINAR
# This is an introductory study of Machine Learning study of Financial data
# We use an enhanced FINTURK data with NUTS and SEGE regional information
# Machine Learning techniques require very big computing power and memory of computers.
# PCA analysis and Dimentional Reduction techniques represents a suitable starting point to tackle with these questions
# This PPT representation covers the runnable R program of Duplex PCA Analysis and Clustering on FINTURK Data Credits and Defaults and resulting graphs.
Popüler, Etkili ama Hatalı: KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ R TABANLI GR...Fatma ÇINAR
ulus-devlet üstü kuruluşların ürettiği küresel endeks (#UNDP, #WEF, #WSJ, #WFF, #MIT) gibi her endekse ilişkin raporlar endeks sıralamasında geride olan ülkelerin yanı sıra Türkiye’nin de rekabet gücü sıralamasını, risk primini ve dolayısıyla borçlanma faizini de etkiliyor. Öte yandan Ulus devletlerin boy sıralamasında yalnız üç parametre; yaşam beklentisi, okullaşma oranı ve kişi başına gelir dağılımı ile yarattığı istatistik bloklaşma ile Türkiye üzerindeki diğer endekslerin değirmenine su taşındığı söylenebilir.
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİFatma ÇINAR
TİM veri kaynaklarındaki en yeni zaman bandında yer alan ithalat/ihracat istatistiki verileriyle, dış ticaretimizdeki tüm sektörler gerçek zamanlı bir analiz tekniği olan R yazılımı ile Grafik Data Mining tabanlı bir harita endeksleme yaklaşımı ile analiz edilmiştir. Modelde R yazılımının RWorldMap ve muhtelif harita yapma paketleri kullanılmıştır.
Bu çalışma, dış ticaretin mevcut durumuna ilişkin tespitler, ulusal dış ticaret performansına bütünleşik bir bakış açısı getirmektedir. Dolayısıyla dış ticaretin genel portresini çizmekle kalmayıp, sektör, ürün ve ülke bazında pazarların performansını oldukça detaylı bir İhracat Risk Harita Endeksi’ne dönüştüren çalışma, bu anlamda bir ilk olma özelliği taşımaktadır.
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...Fatma ÇINAR
Değişen konjonktürde artan ve çeşitlenen riskler yeni Risk Yönetimi ve tespit araçlarını zorluyor. Özellikle Bankacılık sektöründe riskin erken teşhisinde #R Software ve güçlü analitik paketleri ile yapılan analizler artık en çok tercih edilenler arasında.
Karar destek sistemlerinizde R ile çok boyutlu Risk profili analizi yapmak için;
Bankacılık dünyasına özel; R Yazılımı ile yeni Risk Analizi Eğitim Modülü Principal Componenet Analysis (PCA) Eğitim Modülü Eylülde ajandanıza kaydedin.
Derslerin Adları ve İçerikleri;
R ve Paketleri
R ile Data Okuma ve Kaydetme
İstatistik Data Modelleme
Linear-NonLinear Regresyon ve Anova
Genel Linear Modeller (GLM)
Lojistik Regresyon
Multivariate Analysis
Principal Component Analysis (PCA)
Factor Analysis (FA)
Correspondence Analysis (CA)
Kümeleme (Cluster) Analizi (k-means)
Bütün bu konular R RcmdrGui ve FactoMineR FactorExtra Paketleri ile işlenecek ve R Grafik Paketleri ile de desteklenecektir.
Bu rapor finansal verilerdeki temerrüt ve performansın ileri grafik yazılımları ile nasıl kolay anlaşılabilecek görsel hale getirildiğini sergiliyor.
Bu teknikle RİSK
Tek Boyutlu bir Sayı değil
Çok Boyutlu bir Profil olarak görülebiliyor
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...Fatma ÇINAR
We are trainnig decipher this complexcity data Visualization.
Data Visualization packages of R software lattice and ggplot 2.
Case study: AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) DataSet - 2010
MORTGAGE LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY
This a abridged Sample Report of Defaulted Mortgage Loans for the 12 NUTS Sectors and 81 cities of Turkey with 2012-2014 time span
Covers only Whole Turkey and West Anatolia Region
Real Report covers all the 12 NUTS Regions and 81 Cities of Turkey with 2010-2015 time span
Visualization of multidimensional multi factorial big data is not large data, big data is complex data.We are trainnig decipher this complexcity data Visualization.
Data Visualization packages of R software lattice and ggplot 2.
Graphical Data-Mining Analysis With R Software
Fractal Organizations Part I – ComplexityFatma ÇINAR
Fractal Organizations Part I – Complexity
In this study with two parts, we propose a new modelling technique based on Object Based Complexity Modelling of the of the organizations
First we describe the basic aspects of Complexity approach Part I
Then we redefine the concept of complexity And application to organizations by the aid of «object orientation» concept of software technology Part II
Then we apply this new approach to set up a new management paradigm as Sycamore Tree Diagram and Complexity
For contemporary organizations, analytical and quantitative modeling techniques are not sufficient for modeling of the complex structured corporate management activities.
Mathematical and statistical methods lack of performance to express the impact of intangible factors.
That makes mandatory to use new models that are based on organic thinking, Informatics and control theory.
Loans In Light of the New Support System The Financial Map: A Graphical Data-...Fatma ÇINAR
To Analyse various credit and financial situation of loans and loans defaults of some of the cities.
Relationships and correlations were analyzed by R-based Graphic Data Mining program developed by us.
Real Time Interactive Data Management for the Effect and Response AnalysisTechnique; Graphical Datamining with Lattice and ggplot2 Graphical Packages of R Software
In this study the data set is transformed into a factor analysis based on the values of time and space factors .
Visualization of the data contains valuable findings for incentive system which differs according to the terms of ratings criteria of practitioners and banks.
Levi̇nson Ölçeği̇ ve Yaratıcı – Önder Yöneti̇ci̇li̇kFatma ÇINAR
Yöneticilik açısından yaratıcılık ve önderlik arasındaki ilişkiler, çevrelerinde yaratıcı ve önder yöneticiler olarak tanınmış yöneticilerin düşünce ve davranış şekillerini belirlemeyi amaçlayan ve sonuçları yayımlanmış bir araştırmada ölçeklenmiş bir biçimde ortaya konmaktadır.(*) Bu araştırmanın sonuçları bilimde ve çocukta yaratıcılığı inceleyen araştırmalarla ile yüksek derecede bir tutarlılık sergilemektedir.
NUTS AND SECTORAL LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY: Graphical Data-Mining Analys...Fatma ÇINAR
Graphical DataMining Analysis with R Software
We aim to decipher this complexity of datasets With advanced graphical packages of R software
Our Technique is Graphical Datamining
To Analyse various credit and financial situation of EnergyLoans and EnergyLoanDefaults of some of the cities and regions of Turkey.
Our Dataset will be FINTURK of BRSA
Turkiye 12 NUTS Bölgesi 81 ilinde ve Türkiye Genelinde 2010-2015 zaman diliminde verilen İnşaat kredilerinin Temerrüt durumu Raporu
Rapor İnşaat Kredilerinde yaşanan riskin Zaman ve Mekan üzerindeki dağılımını değerlendirmeyi amaçlamaktadır
Veri Görselleştirme ve Grafik DataminingFatma ÇINAR
«Veri Görselleştirme» günümüzde popüler bir Enformatik Tekniği.
Bunun için satın alınabilecek çok sayıda yazılım var.
Bunlar size bir veri kütlesini etkileyici ve çarpıcı bir şekilde sunabilirler.
Buna karşılık bu yazılımlar veri kütleleri içindeki gizli anlam ve ilişkileri açığa çıkarmaz.
VISUAL ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND: ENERGY DASHBOARD GRAPHICS Graphical Da...Fatma ÇINAR
A real time interactive data management for Impulse and Response Analysis Technique using lattice and ggplot2 Graphical Packages embedded in R software has been employed. Average consumption, peak consumption and daily consumption data have been used while the temperature data is also employed to highlight the significance of relationship between consumption and the weather conditions. The demand for electricity by the factors affecting the demand with a multi-dimensional matrix graphics based on Energy Dashboard Software has been analysed leading to visualisation.
Fractal Organizations Part II – Object Based Complexİty ManagementFatma ÇINAR
In this study, we propose an Object-Based Modelling based on information and Informatics as the most suitable model to realize subject approach.
Business concepts and techniques, and company processes are re-interpreted using a dynamic-cybernetics cognizance.
Development of new techniques and changing insights based on data management (informatics) has become a necessity for organizational success rather than simply an option.
This approach is also suitable for users who are accustomed to utilizing object-based office programs.
Object-based features of computer software allow us to use this feature for the modelling of business processes.
R SOFTWARE #GGPLOT2 #BOXPLOT DATASET APLICATIONS YAEM'16Fatma ÇINAR
TÜRK BANKACILIK SİSTEMİNDE R TABANLI VERİ GÖRSELLEŞTİRME ANALİZİ:
ENERJİ KREDİLERİNİN RİSK ve TEMERRÜT HARİTASI
Türkiye'de Tarım ve Gıda Değer Zincirinde #YAEM16 Yöneylem Araştırması ve Endüstri >Mühendisliği 36.Ulusal Kongresi, Yaşar Üniversitesi 13-15 Temmuz 2016, İzmir
Küresel sistemde yeni bir eğilim her yıl belirli zamanlarda bazı sosyo-politik ve ekonomik konularda raporlar ve bunlara bağlı endeksler üretmektir.
Bu çalışmalar seçkin küresel kuruluşlar tarafından gerçekleştirilmekte ve yine seçkin küresel kuruluşlar tarafından dikkate alınmaktadır.
DUBLEX PCA FOR LOANS & DEFAULTS of FINTURK DATASET with R SoftWareFatma ÇINAR
# This is an introductory study of Machine Learning study of Financial data
# We use an enhanced FINTURK data with NUTS and SEGE regional information
# Machine Learning techniques require very big computing power and memory of computers.
# PCA analysis and Dimentional Reduction techniques represents a suitable starting point to tackle with these questions
# This PPT representation covers the runnable R program of Duplex PCA Analysis and Clustering on FINTURK Data Credits and Defaults and resulting graphs.
Popüler, Etkili ama Hatalı: KÜRESEL SİSTEMDE ENDEKS TUZAKLARININ R TABANLI GR...Fatma ÇINAR
ulus-devlet üstü kuruluşların ürettiği küresel endeks (#UNDP, #WEF, #WSJ, #WFF, #MIT) gibi her endekse ilişkin raporlar endeks sıralamasında geride olan ülkelerin yanı sıra Türkiye’nin de rekabet gücü sıralamasını, risk primini ve dolayısıyla borçlanma faizini de etkiliyor. Öte yandan Ulus devletlerin boy sıralamasında yalnız üç parametre; yaşam beklentisi, okullaşma oranı ve kişi başına gelir dağılımı ile yarattığı istatistik bloklaşma ile Türkiye üzerindeki diğer endekslerin değirmenine su taşındığı söylenebilir.
R TABANLI İHRACAT/İTHALAT SEKTÖREL RİSK HARİTASI ENDEKSİFatma ÇINAR
TİM veri kaynaklarındaki en yeni zaman bandında yer alan ithalat/ihracat istatistiki verileriyle, dış ticaretimizdeki tüm sektörler gerçek zamanlı bir analiz tekniği olan R yazılımı ile Grafik Data Mining tabanlı bir harita endeksleme yaklaşımı ile analiz edilmiştir. Modelde R yazılımının RWorldMap ve muhtelif harita yapma paketleri kullanılmıştır.
Bu çalışma, dış ticaretin mevcut durumuna ilişkin tespitler, ulusal dış ticaret performansına bütünleşik bir bakış açısı getirmektedir. Dolayısıyla dış ticaretin genel portresini çizmekle kalmayıp, sektör, ürün ve ülke bazında pazarların performansını oldukça detaylı bir İhracat Risk Harita Endeksi’ne dönüştüren çalışma, bu anlamda bir ilk olma özelliği taşımaktadır.
Unsupervised Machine Learning by Examples Clustering, Dimension Reduction, El...Fatma ÇINAR
Değişen konjonktürde artan ve çeşitlenen riskler yeni Risk Yönetimi ve tespit araçlarını zorluyor. Özellikle Bankacılık sektöründe riskin erken teşhisinde #R Software ve güçlü analitik paketleri ile yapılan analizler artık en çok tercih edilenler arasında.
Karar destek sistemlerinizde R ile çok boyutlu Risk profili analizi yapmak için;
Bankacılık dünyasına özel; R Yazılımı ile yeni Risk Analizi Eğitim Modülü Principal Componenet Analysis (PCA) Eğitim Modülü Eylülde ajandanıza kaydedin.
Derslerin Adları ve İçerikleri;
R ve Paketleri
R ile Data Okuma ve Kaydetme
İstatistik Data Modelleme
Linear-NonLinear Regresyon ve Anova
Genel Linear Modeller (GLM)
Lojistik Regresyon
Multivariate Analysis
Principal Component Analysis (PCA)
Factor Analysis (FA)
Correspondence Analysis (CA)
Kümeleme (Cluster) Analizi (k-means)
Bütün bu konular R RcmdrGui ve FactoMineR FactorExtra Paketleri ile işlenecek ve R Grafik Paketleri ile de desteklenecektir.
Bu rapor finansal verilerdeki temerrüt ve performansın ileri grafik yazılımları ile nasıl kolay anlaşılabilecek görsel hale getirildiğini sergiliyor.
Bu teknikle RİSK
Tek Boyutlu bir Sayı değil
Çok Boyutlu bir Profil olarak görülebiliyor
AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) CHART OF TURKEY: Graphical Data-Min...Fatma ÇINAR
We are trainnig decipher this complexcity data Visualization.
Data Visualization packages of R software lattice and ggplot 2.
Case study: AUTOMOTIVE DISTRIBUTERS ASSOCIATION (ADA) DataSet - 2010
MORTGAGE LOANS DEFAULT CHART OF TURKEY
This a abridged Sample Report of Defaulted Mortgage Loans for the 12 NUTS Sectors and 81 cities of Turkey with 2012-2014 time span
Covers only Whole Turkey and West Anatolia Region
Real Report covers all the 12 NUTS Regions and 81 Cities of Turkey with 2010-2015 time span
Visualization of multidimensional multi factorial big data is not large data, big data is complex data.We are trainnig decipher this complexcity data Visualization.
Data Visualization packages of R software lattice and ggplot 2.
Graphical Data-Mining Analysis With R Software
Fractal Organizations Part I – ComplexityFatma ÇINAR
Fractal Organizations Part I – Complexity
In this study with two parts, we propose a new modelling technique based on Object Based Complexity Modelling of the of the organizations
First we describe the basic aspects of Complexity approach Part I
Then we redefine the concept of complexity And application to organizations by the aid of «object orientation» concept of software technology Part II
Then we apply this new approach to set up a new management paradigm as Sycamore Tree Diagram and Complexity
For contemporary organizations, analytical and quantitative modeling techniques are not sufficient for modeling of the complex structured corporate management activities.
Mathematical and statistical methods lack of performance to express the impact of intangible factors.
That makes mandatory to use new models that are based on organic thinking, Informatics and control theory.
Loans In Light of the New Support System The Financial Map: A Graphical Data-...Fatma ÇINAR
To Analyse various credit and financial situation of loans and loans defaults of some of the cities.
Relationships and correlations were analyzed by R-based Graphic Data Mining program developed by us.
Real Time Interactive Data Management for the Effect and Response AnalysisTechnique; Graphical Datamining with Lattice and ggplot2 Graphical Packages of R Software
In this study the data set is transformed into a factor analysis based on the values of time and space factors .
Visualization of the data contains valuable findings for incentive system which differs according to the terms of ratings criteria of practitioners and banks.
1. BANKING SECTOR ANALYSIS OF IZMIR PROVINCE:
A GRAPHICAL DATA-MINING ANALYSIS
(R SOFTWARE APPLICATIONS)
10:19:11
FATMA ÇINAR MBA, CAPITAL MARKET BOARD OF TURKEY
Assoc. Prof. Dr. C. ÇOŞKUN KÜÇÜKÖZMEN İZMİR UNIVERSITY OF ECONOMICS
34.Operations
Research&Industrial
Engıneerıng National
Congress 25-27 June
2014
2. 10:19:11
Gerçek Zamanlı İnteraktif Data Analizi
Effect and Response Analysis
Araç; R Yazılımının Lattice ve ggplot2 Grafik
Paketleri kullanılacak
İzmir Dataset
Graphics Data-
Mining Analysis
3. Agenda Dataset Kaynağı: İzmir vb. şehirlerin Finansal
verileri (BDDK)
İzmir main dataset
Sahip Bilgisi: 15 şehir ve 6 hesap yılının Grafik
Data Mining Analizi
Dönem: 2008-2013 Hesp. İşlm.
Dataset’indeki veriler yıl ve şehir faktörlerine göre
set edildi.
Basic bir datayı faktörleştirilerek analiz ediyoruz.
10:19:11
4. 10:19:11
summary(Dataset)
ILKOD SEHIR SYIL NYIL AY
Min. : 1.00 ADANA : 22 Y2008:60 Min. :2008 Min. : 3.000
1st Qu.:16.00 ANKARA : 22 Y2009:60 1st Qu.:2009 1st Qu.: 3.000
Median :33.00 ANTALYA : 22 Y2010:60 Median :2010 Median : 6.000
Mean :29.67 BURSA : 22 Y2011:60 Mean :2010 Mean : 7.227
3rd Qu.:42.00 DENİZLİ : 22 Y2012:60 3rd Qu.:2012 3rd Qu.: 9.000
Max. :55.00 GAZİANTEP: 22 Y2013:30 Max. :2013 Max. :12.000
(Other) :198
SDONEM NDONEM TOPNAKDIKREDI NAKDIKREDI
D200803: 15 Min. :200803 Min. : 2301180 Min. : 2249452
D200806: 15 1st Qu.:200906 1st Qu.: 5006994 1st Qu.: 4775867
D200809: 15 Median :201011 Median : 9001388 Median : 8623443
D200812: 15 Mean :201035 Mean : 14542560 Mean : 14003463
D200903: 15 3rd Qu.:201203 3rd Qu.: 15756949 3rd Qu.: 15263775
D200906: 15 Max. :201306 Max. :113564461 Max. :110692193
(Other):240
TAKIPALACAK GNAKDIKREDI TASIT KONUT
Min. : 39600 Min. : 215400 Min. : 34377 Min. : 313429
1st Qu.: 251686 1st Qu.: 971274 1st Qu.: 70138 1st Qu.: 625852
Median : 339949 Median : 1923710 Median :106403 Median : 944120
Mean : 539097 Mean : 4654118 Mean :168232 Mean : 1740547
3rd Qu.: 599559 3rd Qu.: 2933005 3rd Qu.:213790 3rd Qu.: 1812319
Max. :2872268 Max. :62782383 Max. :789062 Max. :13037891
KMH DIGERTUKETICI KREDIKARTI TAKIPTASIT
Min. : 13457 Min. : 329107 Min. : 2929 Min. : 1454
1st Qu.: 37365 1st Qu.: 728700 1st Qu.: 503812 1st Qu.: 3398
Median : 56261 Median : 1215660 Median : 828166 Median : 5354
Mean : 88532 Mean : 1815939 Mean :1197707 Mean : 8673
5. AMACIMIZ
10:19:11
Yöneticilerin, IT dünyasının
karmaşık kavram ve süreçlerinden
arındıran, interaktif ve yalın
görseller aracılığı ile veri
bankalarının karmaşıklığını yok
eden bir yaklaşımla stratejik karar
verme pozisyonuna
ulaştırabilmektir.
Yöneticilerin, IT dünyasının karmaşık kavram ve süreçlerinden arındıran,
interaktif ve yalın görseller aracılığı ile veri bankalarının karmaşıklığını yok
eden bir yaklaşımla stratejik karar verme pozisyonuna ulaştırabilmektir.
13. Topnakdi
Kredi X
TakipAlaca
k Scatter
Plot Grafiği
(lattice)
10:19:11
14. Topnakdi
Kredi X
TakipAla
cak Şehir
Faktörüne
göre
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:11
15. Topnakdi
Kredi X
Takip
Alacak Yıl
Faktörüne
göre
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:11
16. Takip
Alacak X
Takip
Enerji
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:12
17. Takip
Alacak X
Takip
Enerjinin
Şehir
Faktörüne
göre
Scatter
Plot
Grafiği
10:19:12
18. Takip
Alacak X
Takip
Enerjinin
Yıl
Faktörüne
göre
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:12
19. Takip
Alacak X
Takip
Taşıt
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:11
20. Takip
Alacak X
Takip
Taşıt Şehir
Faktörüne
göre
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:11
21. Takip
Alacak X
Takip
Taşıt Yıl
Faktörüne
göre
Scatter
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:11
22. Takipalaca
k X Takip
Enerji
Şehir ve Yıl
Faktörüne
göre XY
Plot
Grafiği
(lattice)
10:19:11
23. Takipalacak
X Takip
Konut Şehir
ve Yıl
Faktörüne
göre XY
Plot Grafiği
(lattice)
10:19:12
24. Toplam
Nakdi Kredi
X Takip
Alacak Yıl
ve Antalya
Faktörüne
göre XY
Plot Grafiği
(lattice)
10:19:12
25. Toplam
Nakdi Kredi
X Takip
Alacak Yıl
ve Bursa
Faktörüne
göre XY
Plot Grafiği
(lattice)
10:19:12
26. Takip Alacak
X Takip
Enerji
Toplam
Nakdi Kredi
etkisi altında
Şehir
faktörüne
Göre Balon
Grafiği
(ggplot2)
10:19:12
27. Takip Alacak
X Takip
Enerji
Toplam
Nakdi Kredi
etkisi altında
Şehir ve Yıl
faktörüne
Göre Balon
Grafiği
(ggplot2)
10:19:12
28. Takip Alacak
X Takip
Konut Takip
Kredi
Toplam
Nakdi Kredi
etkisi altında
Şehir ve Yıl
faktörüne
Göre Balon
Grafiği
(ggplot2)
10:19:11
29. Toplam
Nakdi
Kredi X
Takip
Alacak
Kredilerinin
Yıl ve Şehir
faktörüne
Göre
Matrix Plot
Grafiği
(ggplot2)
10:19:11
30. Enerji X
Takip Enerji
Kredilerinin
Yıl ve Şehir
faktörüne
Göre Matrix
Plot Grafiği
(ggplot2)
10:19:11
31. Toplam
Nakdi
Kredi X
Takipalaca
k Yıl ve
Şehir
faktörüne
Göre Matrix
Plot Grafiği
(ggplot2)
10:19:11
32. 2008-2013 tarih aralığındaki 15 şehirdeki bankaların
hesap işlemleri ‘Grafik Datamining ve R software’ ile
analiz edildi.
November 19, 2014
Data setindeki veriler factor–effect analizii ile değerlendirildi.
Takibe düşen Kredilerin Şehirlere göre dağılımı, Kredi
Tutarlarının Toplam Nakdi Krediler içindeki Payları ve
Bakiyeleri BBDK Fintürk verilerine dayanılarak önerdiğimiz
Grafik Data-Mining tekniği ile yorumlanabilir hale getirildi.
Datanın Summary R Yazılımının bir istatistik Hizmeti girilen verilen minimum maksimum medyan verilerini tek tıkla görebiliyoruz.
Faktör tabanlı analizin en basit halini histogramlarla yapıyoruz. Tek nümerik değerinin tek faktöre göre grafik analizinin başlangıç noktası bildiğimiz histogramlardır. Renkli sütunlar dağıtılan kredilerin hangi montanlarda realize edildiği konusunda fikir verildi.
Diğer faktörlerin etkisini bu grafik tipi yansıtamadığı için şimdi daha ileri grafik tekniklerine ihtiyacımız olduğu açık. Bunun için R yazılımının lattice ve ggplot2 paketlerinden yararlanacağız.
Dotplot Grafiği tek nümerik çok faktör tek nümerikte normalde histogram olarak yapılır ancak çok fazla bir enformasyon vermez bunun yerine R yazılımının Lattice paketinin Dotplot Grafiğini kullanıyoruz. Böylece tek bir nümerik değişkene etki eden bütün faktörleri analiz edebiliyoruz.
Tek nümerik Toplamnakdi Kredi 3 faktör 4 boyutlu renkler dönemi gösterir
Topnakdi Kredide 2013 te ilk iki dönemde montan farklılığı gözüküyor.
Scatter plot sacılım grafiği Toplam Nakdi Kredi içinde takip alacağın Saçılım Grafiği faktör efekti olmadan sistemdeki anomalileri görebiliyoruz.
Düz yeşil çizgi lineer regresyon,kırmızı çizgi R ın smooth u ardışık verilerin gerçek trendini yakalıyor. Bu grafikte tam enformasyon alamıyoruz. Kırmızı eğrinin üst ve alt kesikli egrileri %95 guven aralığını belirliyor, bu aralığın dışında kalanlar ise normal dışı anomalik verilerdir. Burada faktörlerin efektini gözlemlememiz gerekiyor.
Scatter Plot sacılım grafiği Toplam Nakdi Kredi karşısında takibe düşen alacakların şehir faktörüne göre sacılım grafiği. Toplam Nakdi Kredi içindeki alacaklarının nispeten zaman içinde bütün şehirlerde artma eğilimli olduğunu görüyoruz. Ankara sistemin dışında görülüyor. Anomalik noktalardan kolaylıkla göörülüyor.
Scatter Plot 2 nümerik değişken bir faktör
Topnakdi kredide Ankara 3e+07 den sonra anomalik bir davranış gösteriyor. Aynı zamanda takipteki alacaklarda da 1e+06 da anomalik davranış gösteriyor.
Scatter Plot sacılım grafiği Toplam Nakdi Kredi karşısında takibe düşen alacakların şehir faktörüne göre sacılım grafiği. Toplam Nakdi Kredi içindeki alacaklarının nispeten zaman içinde bütün şehirlerde artma eğilimli olduğunu görüyoruz. Ankara sistemin dışında görülüyor. Anomalik noktalardan kolaylıkla görülüyor.
Takip alacaklar içinde takibe düşen enerji kredilerinin zaman içinde arttığını görüyoruz.
Bir önceki slaytta görülen takip anomalilerine şehir faktörüne göre baktığımızda hangi anomalinin hangi şehirde oluştuğunu görebiliyoruz.
Bir önceki slaytta görülen takip anomalilerine zaman metriğinden baktığımızda hangi anomalinin hangi yılda oluştuğunu görebiliyoruz.
Scatter plot sacılım grafiği takip alacak içinde takip taşıtın sacılım grafiği faktör efekti olmadan sistemdeki anomalileri görebiliyoruz.
Scatter Plot sacılım grafiği Takip alacaklar karşısında takibe düşen taşıt kredilerinin şehir faktörüne göre sacılım grafiği. Takip alacak içinde takipteki Taşıt alacaklarının nispeten azaldığını görüyoruz.
Az önceki slaytlarda 2 nümerik değişkenini tek faktörle inceleyebiliyorduk. Daha fazla faktör gerektiğinde xy plot grafiğini kullanabiliyoruz. 2 nümerik 2 faktör analizi yapılıyor.
Her bir renk yıl, yılların içindeki her bir nokta dönemleri gösteriyor.
3 nümerik tek faktör grafiği şimdi bu analizi daha ileri bir aşamaya taşımak istersek ggplot 2 paketiyle balon grafiklerden yararlanabiliyoruz. Burada balon üçüncü nümerik değişkenin etkisi ile orantılı olarak görünür. Burada takip alacak ve takip enerji ilişkisini toplam nakdi kredi ve şehir efektiyle görebiliyoruz.
Önceki slaytlarda iki nümerik ve tek faktör olarak yaptığımız analizi şimdi 3 nümerik ve 2 faktör olarak daha ileri bir düzeye taşıyoruz.
Bir grafik üzerinde anomalilerin hangi şehirde ve hangi yılda toplam nakdi kredi efekti altında gerçekleştiğini görebiliyoruz. Shape yıllar, balon Toplam Nakdi kredi.
Takip alacak içindeki takip enerjinin topnakdi krediye göre endekslenmeiş hali 3 nümerik 2 faktör şekiller yıl, renkler şehir
ggplot 2 paketi bize grafikleri matrix formatında görme olanağı sağlıyor. Matrix Plot grafikte sütun sayısını istediğimiz gibi set edebiliyoruz.
X ve y değişkeni kendi standart scale göre
ggplot 2 paketi bize grafikleri matrix formatında görme olanağı sağlıyor. Matrix Plot grafik. 2 nümerik, 2 faktör olarak enerji kredilerine karşı takibe düşen enerji kredilerinin yıl ve şehirlerine göre dağılımını görüyoruz. Tek sütun olan grafiği 3 sutüne dönüştürdük.
Peki fark nedir bu matrix te diğerlerinde şehirlerin kendi scale lerine göre standardize edilişi.