際際滷

際際滷Share a Scribd company logo
Fatma INAR, MBA Capital Markets Board of Turkey
e-mail: fatma.cinar@spk.gov.tr @fatma_cinar_ftm, @TRUserGroup
C. Cokun KKZMEN, PhD e-mail: coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr
@ckucukozmen @RiskLabTurkey
Kutlu MER聴H, PhD e-mail: kutmerih@gmail.com @cortexien
https://www.riskonomi.com
VERI GORSELLESTIRME ILE RISK YONETIMI
RISK RAPORU (k脹salt脹lm脹)
 G端n端m端z yaz脹l脹m teknolojisi b端y端k veri
setlerinin i巽indeki gizli ilikileri g旦rsel olarak
analiz edebilmemize olanak salar.
 Bu rapor finansal verilerdeki temerr端t ve
performans脹n ileri grafik yaz脹l脹mlar脹 ile nas脹l
kolay anla脹labilecek g旦rsel hale
getirildiini sergiliyor.
 Bu teknikle R聴SK
 Tek Boyutlu bir Say脹 deil
 ok Boyutlu bir Profil olarak g旦r端lebiliyor
Turkiye 12 NUTS B旦lgesi 81 ilinde ve
Bat脹 Anadolu B旦lgesinde 2012-2014
zaman diliminde verilen Ta脹t
kredilerinin Temerr端t durumunun
k脹salt脹lm脹 rnek Raporu
Bu rapor T端rkiye b端t端n端 ve Bat脹 Anadolu
B旦lgesini kapsayacak ekilde
k脹salt脹lm脹t脹r
Esas Rapor 12 NUTS B旦lgesi 81 ehir
2010-2015 d旦nemi i巽in sunulacakt脹r.
 zel olarak gelitirdiimiz R yaz脹l脹m
paketlerinden yararlanan Grafik Datamining
teknolojisi ile Finansal veri setlerinde zaman
mekan ve dier fakt旦rlerin risk ve performans
端zerindeki etkisini analiz edebilmekteyiz.
 Bu teknik ceitli OR ve Finans kongrelerinde
Akademik camiaya sunulmu g旦rsel
medyada kamuoyu ile payla脹lm脹t脹r.
 Bu 巽al脹malar KAYNAK k脹sm脹nda verilmektedir
 Veri kayna脹m脹z BDDK sitesinde sunulan
FINTURK kredi ve temerr端t veri setleridir
 FINTURK download edilip excel format脹nda
database haline d旦n端t端r端lm端 ve bunlara
NUTS fakt旦rleri ve dier bilgiler eklenmitir.
 Yaz脹l脹m verileri excel dosyas脹ndan okuyup
fakt旦rize edilmi anlaml脹 grafikler haline
d旦n端t端rebilmektedir.
 Bu veri seti bundan sonra dataset olarak
an脹lacakt脹r.
 [1] "NYIL" "SYIL" "DONEM" "SEHIR"
 [5] "SEHIRKOD" "NBOLGE" "BOLGE" "NUTS3KOD"
 [9] "NUTS2KOD" "NUTS1KOD" "NUTS1BOLGE" "SEKTOR"
 [13] "GRUP" "NAKKREDI" "GNAKDIKREDI" "TOPNAKKREDI"
 [17] "TASIT" "KONUT" "KMH" "KREDIKART"
 [21] "GIDA" "INSAAT" "METAL" "FINANSAL"
 [25] "TEKSTIL" "TOPTICARET" "TURIZM" "ZIRAAT"
 [29] "ENERJI" "DENIZCILIK" "DIGERTUKETICI" "TAKIPALACAK"
 [33] "TAKIPKREDIKART" "TAKIPTASIT" "TAKIPKONUT" "TAKIPDIGTUKETICI"
 [37] "TAKIPGIDA" "TAKIPINSAAT" "TAKIPMETAL" "TAKIPFINANSAL"
 [41] "TAKIPTEKSTIL" "TAKIPTOPTICARET" "TAKIPTURIZM" "TAKIPZIRAAT"
 [45] "TAKIPENERJI" "TAKIPDENIZCILIK" "GNAKDIGIDA" "GNAKDIINSAAT"
 [49] "GNAKDIMETAL" "GNAKDIFINANSAL" "GNAKDITEKSTIL" "GNAKDITOPTICARET"
 [53] "GNAKDITURIZM" "GNAKDIZIRAAT" "GNAKDIENERJI" "GNAKDIDENIZCILIK"
Wednesday, November 18, 2015
 NUTS-1: 12 B旦lgeler
 NUTS-2: 26 Alt B旦lgeler
 NUTS-3: 81 ehirler
1. AKDENIZ
2. BATI ANADOLU
3. BATI KARADENIZ
4. BATI MARMARA
5. DOGU KARADENIZ
6. DOGU MARMARA
7. EGE BOLGESI
8. GUNEYDOGU ANADOLU
9. ISTANBUL
10. KUZEYDOGU ANADOLU
11. ORTA ANADOLU
12. ORTADOGU ANADOLU
Wednesday, November 18, 2015
聴stanbul
Region
West
Marmara
Region
Aegean
Region
East
Marmara
West
Anatolia
Region
Mediterranean
Region
Anatolia
Region
West Black
Sea Region
East Black
Sea Region
Northeast
Anatolia
Region
East
Anatolia
Region
Southea
st
Anatoli
a
聴stanbul
(Subregion)
Tekirda
(Subregion)
聴zmir
(Subregion)
Bursa
(Subregion)
Ankara
(Subregion)
Antalya
(Subregion)
K脹r脹kkale
(Subregion)
Zonguldak
(Subregion)
Trabzon
(Subregion)
Erzurum
(Subregion)
Malatya
(Subregion)
Gaziant
ep
(Subreg
ion)
Edirne
Ayd脹n
(Subregion)
Eskiehir
Konya
(Subregion)
Isparta Aksaray Karab端k Ordu Erzincan Elaz脹
Ad脹yam
an
K脹rlareli Denizli Bilecik Karaman Burdur Nide Bart脹n Giresun Bayburt Bing旦l Kilis
Bal脹kesir
(Subregion)
Mula
Kocaeli
(Subregion)
Adana
(Subregion)
Nevehir
Kastamonu
(Subregion)
Rize
Ar脹
(Subregion)
Dersim
anl脹urf
a
(Subreg
ion)
anakkale
Manisa
(Subregion)
Sakarya Mersin K脹rehir ank脹r脹 Artvin Kars
Van
(Subregion)
Diyarba
k脹r
A.Karahisar D端zce
Hatay
(Subregion)
Kayseri
(Subregion)
Sinop G端m端hane Id脹r Mu
Mardin
(Subreg
ion)
K端tahya Bolu Kahramanmara Sivas
Samsun
(Subregion)
Ardahan Bitlis Batman
Uak Yalova Osmaniye Yozgat Tokat Hakkari 脹rnak
orum Siirt
Amasya
1 Province 5 Province 8 Province 8 Province 3 Province 8 Province 8 Province 10 Province 6 Province 7 Province 8 Province
9
Provinc
e
 Veri setleri 端zerinde Real Time Interaktif
Grafiksel Veri G旦rselletirme ile
Etki-Performans Analizi
 Teknik:
 R yaz脹l脹m脹 #ggplot2 Paketi ile Grafik
DataMining
 Grafik DataMining gelecein en yayg脹n
g旦rsel analiz teknii olacakt脹r.
 R ggplot2 paketi geom() fonksiyonlar脹 ile
巽ok say脹da grafik alternatifine olanak
salar.
 Bu rapor 巽al脹mas脹nda etkinlik i巽in ggplot2
geom fonksiyonlar脹 ile sadece d旦rt grafik
stilini kullanaca脹z.
1. Scatterplot geom_point()
2. Densityplot geom_density()
3. Violinplot geom_violin()
4. Facetplot facet_grid()
Scatter (sa巽脹l脹m) grafikleri
bildiimiz xy grafikleridir.
Buradaki 旦zellik bu
grafikleri fakt旦rlere g旦re
renklendirebiliyor ve
端巽端nc端 z deikenine
g旦re balonlayabiliyoruz
X ve Y log10 olacak
Density Grafikleri
histogramlar脹n s端rekli
versiyonudur. Tek bir
n端merik deikeni
frekans脹na g旦re grafikler
Tek ba脹na s脹n脹rl脹 enformasyon
veren density grafikleri
fakt旦rize edildikleri zaman
anlaml脹 bulgular
salayabilir.
Density grafiklerinin tekli veya
巽oklu tepe noktalar脹ndan
gizli fakt旦rlerin etkisini
belirleyebiliriz.
Violin Grafiklere 2-Boyutlu
Density grafikleri olarak
bakabiliriz.
Violin Grafiin ekseni X
deikenininin medyan
deerini belirler
Y deikeni ise bu medyan
etraf脹nda hangi
deerin daha s脹k
g旦zlendiidir.
Y deikeni bir kayb脹
g旦sterdiinde violin
grafii bir Risk Profili
oluturur.
Violin Risk Grafikleri
genellikle Mantar,
旦mlek ve ie
formlar脹nda g旦r端l端r.
Mantar formasyonu risk in
ba脹ml脹 deikenin
y端ksek montanlar脹nda
olutuunu g旦sterir.
旦mlek de risk orta
deerlerde
g旦zlenmektedir.
ie de ise risk d端端k
mertebelerde
younlam脹t脹r.
Finansal veriler i巽in
genelde 巽ifte log eksen
kullan脹l脹r ve Lineer
Smooth regresyonu ile
Power Law Analizi yan
端r端n olarak elde edilir
LogY = a.LogX + b
Burada a Risk l巽端s端d端r ve
her X,Y 巽ifti i巽in ayn脹d脹r.
Power Law riskin 旦l巽ekten
ba脹ms脹z (scale free)
olduu anlam脹na gelir.
Regresyonun lineer
doruya yak脹nl脹脹 veride
PL g旦sterir
ggplot2 paketinin
facet_grid() fonksiyonu
2-boyutlu matriks
grafikler elde etmemizi
salar.
Matriks grafikler ayr脹ca
balonlan脹p fakt旦rize
edildiinde 他- boyutlu
grafikler elde edebiliriz.
Bu grafikler fakt旦rlerin
etkilddii anomalileri
tesbit etmemizi salar.
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
TASIT KREDILERI RISK RAPORU
 FINTURK data setine Grafik Datamining
Tekniini uygulayarak B端t端n T端rkiye nin NUTS
B旦lgelerinde ve Bat脹 Anadolu B旦lgesinde
da脹t脹lan ve takibe d端en Ta脹t Kredilerinin
risk profillerinin b旦lgelere, ehirlere, y脹llara ve
d旦nemlere g旦re nas脹l deitiini g旦rsel
olarak izledik.
 Bu teknik bize risk profilleri 端zerinde bu
fakt旦rlerin 旦nemli ve anlaml脹 etkileri
olduunu g旦sterdi
kutmerih@gmail.com
kutlu@merih.net
coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr
http://www.ieu.edu.tr/tr
coskunkucukozmen@gmail.com
http://www.coskunkucukozmen.com
fatma.cinar@spk.gov.tr
http://www.spk.gov.tr/
http://www.riskonomi.com
@TRUserGroup
@CORTEXIEN
@Riskonometri
@Riskonomi
@datanalitik
@Riskanalitigi
@RiskLabTurkey
@fatma_cinar_ftm
tr.linkedin.com/in/fatmacinar
tr.linkedin.com/pub/kutlu-merih
tr.linkedin.com/in/coskunkucukozmen
 K端巽端k旦zmen, C. C. Ve 脹nar F., (2014). Finansal Karar S端re巽lerinde Grafik-
Datamining Analizi, TROUGBI/DW SIG, Nisan 2014 聴stanbul,
http://www.troug.org/?p=684
 K端巽端k旦zmen, C. C. ve 脹nar F., (2014). G旦rsel Veri Analizinde Devrim S旦ylei,
Ekonomik 旦z端m, Temmuz 2014, http://ekonomik-cozum.com.tr/gorsel-veri-
analizinde-devrim-mi.html.
 K端巽端k旦zmen, C. C. ve Merih K., (2014). G旦rsel Teknikler a脹" S旦ylei, Ekonomik
旦z端m, Temmuz 2014, http://ekonomik-cozum.com.tr/gorsel-teknikler-cagi.html
 K端巽端k旦zmen, C. C. and 脹nar F., (2014). Banking Sector Analysis of Izmir
Province: A Graphical Data Mining Approach, Submitted to the 34th National
Conference for Operations Research and Industrial Engineering (YAEM 2014),
G旦r端kle Campus of Uluda University in Bursa, Turkey on 25-27 June 2014.
 K端巽端k旦zmen, C. C. and 脹nar F., (2014). New Sectoral Incentive System and
Credit Defaults: Graphic-Data Mining Analysis, Submitted to the ICEF 2014
Conference, Y脹ld脹z Technical University in 聴stanbul, Turkey on 08-09 Sep. 2014.
 K端巽端k旦zmen, C. C. and 脹nar F., (2015). Visual Anaysis of Electricity Demand
Energy Dashboard Graphics Submitted to the 5th Multinational Energy and
Value Conference May 7-9, 2015 Kadir Has University in 聴stanbul, Turkey
 Merih, K. C. and 脹nar F., (2015). Sectoral Loans Default Chart of Turkey , Submitted to
35th National Operations Research and Industrial Engineering Congress (ORIE 2015) 09-
11,September, 2015,Middle East Technical University, Ankara, Turkey

More Related Content

TASIT KREDILERI RISK RAPORU

  • 1. Fatma INAR, MBA Capital Markets Board of Turkey e-mail: fatma.cinar@spk.gov.tr @fatma_cinar_ftm, @TRUserGroup C. Cokun KKZMEN, PhD e-mail: coskun.kucukozmen@ieu.edu.tr @ckucukozmen @RiskLabTurkey Kutlu MER聴H, PhD e-mail: kutmerih@gmail.com @cortexien https://www.riskonomi.com VERI GORSELLESTIRME ILE RISK YONETIMI RISK RAPORU (k脹salt脹lm脹)
  • 2. G端n端m端z yaz脹l脹m teknolojisi b端y端k veri setlerinin i巽indeki gizli ilikileri g旦rsel olarak analiz edebilmemize olanak salar. Bu rapor finansal verilerdeki temerr端t ve performans脹n ileri grafik yaz脹l脹mlar脹 ile nas脹l kolay anla脹labilecek g旦rsel hale getirildiini sergiliyor. Bu teknikle R聴SK Tek Boyutlu bir Say脹 deil ok Boyutlu bir Profil olarak g旦r端lebiliyor
  • 3. Turkiye 12 NUTS B旦lgesi 81 ilinde ve Bat脹 Anadolu B旦lgesinde 2012-2014 zaman diliminde verilen Ta脹t kredilerinin Temerr端t durumunun k脹salt脹lm脹 rnek Raporu Bu rapor T端rkiye b端t端n端 ve Bat脹 Anadolu B旦lgesini kapsayacak ekilde k脹salt脹lm脹t脹r Esas Rapor 12 NUTS B旦lgesi 81 ehir 2010-2015 d旦nemi i巽in sunulacakt脹r.
  • 4. zel olarak gelitirdiimiz R yaz脹l脹m paketlerinden yararlanan Grafik Datamining teknolojisi ile Finansal veri setlerinde zaman mekan ve dier fakt旦rlerin risk ve performans 端zerindeki etkisini analiz edebilmekteyiz. Bu teknik ceitli OR ve Finans kongrelerinde Akademik camiaya sunulmu g旦rsel medyada kamuoyu ile payla脹lm脹t脹r. Bu 巽al脹malar KAYNAK k脹sm脹nda verilmektedir
  • 5. Veri kayna脹m脹z BDDK sitesinde sunulan FINTURK kredi ve temerr端t veri setleridir FINTURK download edilip excel format脹nda database haline d旦n端t端r端lm端 ve bunlara NUTS fakt旦rleri ve dier bilgiler eklenmitir. Yaz脹l脹m verileri excel dosyas脹ndan okuyup fakt旦rize edilmi anlaml脹 grafikler haline d旦n端t端rebilmektedir. Bu veri seti bundan sonra dataset olarak an脹lacakt脹r.
  • 6. [1] "NYIL" "SYIL" "DONEM" "SEHIR" [5] "SEHIRKOD" "NBOLGE" "BOLGE" "NUTS3KOD" [9] "NUTS2KOD" "NUTS1KOD" "NUTS1BOLGE" "SEKTOR" [13] "GRUP" "NAKKREDI" "GNAKDIKREDI" "TOPNAKKREDI" [17] "TASIT" "KONUT" "KMH" "KREDIKART" [21] "GIDA" "INSAAT" "METAL" "FINANSAL" [25] "TEKSTIL" "TOPTICARET" "TURIZM" "ZIRAAT" [29] "ENERJI" "DENIZCILIK" "DIGERTUKETICI" "TAKIPALACAK" [33] "TAKIPKREDIKART" "TAKIPTASIT" "TAKIPKONUT" "TAKIPDIGTUKETICI" [37] "TAKIPGIDA" "TAKIPINSAAT" "TAKIPMETAL" "TAKIPFINANSAL" [41] "TAKIPTEKSTIL" "TAKIPTOPTICARET" "TAKIPTURIZM" "TAKIPZIRAAT" [45] "TAKIPENERJI" "TAKIPDENIZCILIK" "GNAKDIGIDA" "GNAKDIINSAAT" [49] "GNAKDIMETAL" "GNAKDIFINANSAL" "GNAKDITEKSTIL" "GNAKDITOPTICARET" [53] "GNAKDITURIZM" "GNAKDIZIRAAT" "GNAKDIENERJI" "GNAKDIDENIZCILIK"
  • 8. NUTS-1: 12 B旦lgeler NUTS-2: 26 Alt B旦lgeler NUTS-3: 81 ehirler 1. AKDENIZ 2. BATI ANADOLU 3. BATI KARADENIZ 4. BATI MARMARA 5. DOGU KARADENIZ 6. DOGU MARMARA 7. EGE BOLGESI 8. GUNEYDOGU ANADOLU 9. ISTANBUL 10. KUZEYDOGU ANADOLU 11. ORTA ANADOLU 12. ORTADOGU ANADOLU
  • 9. Wednesday, November 18, 2015 聴stanbul Region West Marmara Region Aegean Region East Marmara West Anatolia Region Mediterranean Region Anatolia Region West Black Sea Region East Black Sea Region Northeast Anatolia Region East Anatolia Region Southea st Anatoli a 聴stanbul (Subregion) Tekirda (Subregion) 聴zmir (Subregion) Bursa (Subregion) Ankara (Subregion) Antalya (Subregion) K脹r脹kkale (Subregion) Zonguldak (Subregion) Trabzon (Subregion) Erzurum (Subregion) Malatya (Subregion) Gaziant ep (Subreg ion) Edirne Ayd脹n (Subregion) Eskiehir Konya (Subregion) Isparta Aksaray Karab端k Ordu Erzincan Elaz脹 Ad脹yam an K脹rlareli Denizli Bilecik Karaman Burdur Nide Bart脹n Giresun Bayburt Bing旦l Kilis Bal脹kesir (Subregion) Mula Kocaeli (Subregion) Adana (Subregion) Nevehir Kastamonu (Subregion) Rize Ar脹 (Subregion) Dersim anl脹urf a (Subreg ion) anakkale Manisa (Subregion) Sakarya Mersin K脹rehir ank脹r脹 Artvin Kars Van (Subregion) Diyarba k脹r A.Karahisar D端zce Hatay (Subregion) Kayseri (Subregion) Sinop G端m端hane Id脹r Mu Mardin (Subreg ion) K端tahya Bolu Kahramanmara Sivas Samsun (Subregion) Ardahan Bitlis Batman Uak Yalova Osmaniye Yozgat Tokat Hakkari 脹rnak orum Siirt Amasya 1 Province 5 Province 8 Province 8 Province 3 Province 8 Province 8 Province 10 Province 6 Province 7 Province 8 Province 9 Provinc e
  • 10. Veri setleri 端zerinde Real Time Interaktif Grafiksel Veri G旦rselletirme ile Etki-Performans Analizi Teknik: R yaz脹l脹m脹 #ggplot2 Paketi ile Grafik DataMining Grafik DataMining gelecein en yayg脹n g旦rsel analiz teknii olacakt脹r.
  • 11. R ggplot2 paketi geom() fonksiyonlar脹 ile 巽ok say脹da grafik alternatifine olanak salar. Bu rapor 巽al脹mas脹nda etkinlik i巽in ggplot2 geom fonksiyonlar脹 ile sadece d旦rt grafik stilini kullanaca脹z. 1. Scatterplot geom_point() 2. Densityplot geom_density() 3. Violinplot geom_violin() 4. Facetplot facet_grid()
  • 12. Scatter (sa巽脹l脹m) grafikleri bildiimiz xy grafikleridir. Buradaki 旦zellik bu grafikleri fakt旦rlere g旦re renklendirebiliyor ve 端巽端nc端 z deikenine g旦re balonlayabiliyoruz X ve Y log10 olacak
  • 13. Density Grafikleri histogramlar脹n s端rekli versiyonudur. Tek bir n端merik deikeni frekans脹na g旦re grafikler Tek ba脹na s脹n脹rl脹 enformasyon veren density grafikleri fakt旦rize edildikleri zaman anlaml脹 bulgular salayabilir. Density grafiklerinin tekli veya 巽oklu tepe noktalar脹ndan gizli fakt旦rlerin etkisini belirleyebiliriz.
  • 14. Violin Grafiklere 2-Boyutlu Density grafikleri olarak bakabiliriz. Violin Grafiin ekseni X deikenininin medyan deerini belirler Y deikeni ise bu medyan etraf脹nda hangi deerin daha s脹k g旦zlendiidir. Y deikeni bir kayb脹 g旦sterdiinde violin grafii bir Risk Profili oluturur.
  • 15. Violin Risk Grafikleri genellikle Mantar, 旦mlek ve ie formlar脹nda g旦r端l端r. Mantar formasyonu risk in ba脹ml脹 deikenin y端ksek montanlar脹nda olutuunu g旦sterir. 旦mlek de risk orta deerlerde g旦zlenmektedir. ie de ise risk d端端k mertebelerde younlam脹t脹r.
  • 16. Finansal veriler i巽in genelde 巽ifte log eksen kullan脹l脹r ve Lineer Smooth regresyonu ile Power Law Analizi yan 端r端n olarak elde edilir LogY = a.LogX + b Burada a Risk l巽端s端d端r ve her X,Y 巽ifti i巽in ayn脹d脹r. Power Law riskin 旦l巽ekten ba脹ms脹z (scale free) olduu anlam脹na gelir. Regresyonun lineer doruya yak脹nl脹脹 veride PL g旦sterir
  • 17. ggplot2 paketinin facet_grid() fonksiyonu 2-boyutlu matriks grafikler elde etmemizi salar. Matriks grafikler ayr脹ca balonlan脹p fakt旦rize edildiinde 他- boyutlu grafikler elde edebiliriz. Bu grafikler fakt旦rlerin etkilddii anomalileri tesbit etmemizi salar.
  • 110. FINTURK data setine Grafik Datamining Tekniini uygulayarak B端t端n T端rkiye nin NUTS B旦lgelerinde ve Bat脹 Anadolu B旦lgesinde da脹t脹lan ve takibe d端en Ta脹t Kredilerinin risk profillerinin b旦lgelere, ehirlere, y脹llara ve d旦nemlere g旦re nas脹l deitiini g旦rsel olarak izledik. Bu teknik bize risk profilleri 端zerinde bu fakt旦rlerin 旦nemli ve anlaml脹 etkileri olduunu g旦sterdi
  • 112. K端巽端k旦zmen, C. C. Ve 脹nar F., (2014). Finansal Karar S端re巽lerinde Grafik- Datamining Analizi, TROUGBI/DW SIG, Nisan 2014 聴stanbul, http://www.troug.org/?p=684 K端巽端k旦zmen, C. C. ve 脹nar F., (2014). G旦rsel Veri Analizinde Devrim S旦ylei, Ekonomik 旦z端m, Temmuz 2014, http://ekonomik-cozum.com.tr/gorsel-veri- analizinde-devrim-mi.html. K端巽端k旦zmen, C. C. ve Merih K., (2014). G旦rsel Teknikler a脹" S旦ylei, Ekonomik 旦z端m, Temmuz 2014, http://ekonomik-cozum.com.tr/gorsel-teknikler-cagi.html K端巽端k旦zmen, C. C. and 脹nar F., (2014). Banking Sector Analysis of Izmir Province: A Graphical Data Mining Approach, Submitted to the 34th National Conference for Operations Research and Industrial Engineering (YAEM 2014), G旦r端kle Campus of Uluda University in Bursa, Turkey on 25-27 June 2014. K端巽端k旦zmen, C. C. and 脹nar F., (2014). New Sectoral Incentive System and Credit Defaults: Graphic-Data Mining Analysis, Submitted to the ICEF 2014 Conference, Y脹ld脹z Technical University in 聴stanbul, Turkey on 08-09 Sep. 2014. K端巽端k旦zmen, C. C. and 脹nar F., (2015). Visual Anaysis of Electricity Demand Energy Dashboard Graphics Submitted to the 5th Multinational Energy and Value Conference May 7-9, 2015 Kadir Has University in 聴stanbul, Turkey Merih, K. C. and 脹nar F., (2015). Sectoral Loans Default Chart of Turkey , Submitted to 35th National Operations Research and Industrial Engineering Congress (ORIE 2015) 09- 11,September, 2015,Middle East Technical University, Ankara, Turkey