Küresel Covıd-19 Salgınının Dünyada ve Türkiye’de Değişen Durumu ve Kümeleme Analizi

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı; küresel COVID-19 salgınının dünya-da ve Türkiye’de değişen durumuna bağlı olarak ülkelere ait gün-cel COVID-19 verisine dayalı özet durum ve analiz sonuçlarına dinamik yapı kazandırılması, böylelikle hızlı ve proaktif kararlara destek verilebilmesidir. Bu kapsamda, COVID-19’u veriye dayalı olarak tanımlamak amacıyla öncelikle çevrimiçi bir R-Shiny uy-gulaması geliştirilmiştir (https://elifkartal.shinyapps.io/covid19/).Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada yöntem olarak Veri Madenciliği için Çapraz Endüstri Standart Süreç Modeli (CRoss-Industry Stan-dard Process for Data Mining - CRISP-DM) kullanılmıştır. Küresel ve ülkesel boyutta COVID-19’un değişen durumu değerlendiril-miştir. Doğrusal Değişim Oranı (DDO), Üstel Büyüme Katsayısı (ÜBK) ve vaka sayısının ikiye katlanması için gereken gün sayısı gibi yeni değişkenler hesaplanmıştır. Böylece, yeni değişkenlerle güçlendirilen veriye k-Ortalamalar veri madenciliği algoritması uygulanarak kümeleme analizi yapılmış ve ülkelerin benzerlikleri belirlenmiştir. Küme ortalamasına en yakın ülkeler küme merkezi olarak kabul edilmiş, aynı kümedeki ülkeler küme merkezine olan uzaklıklarına göre sıralanmıştır.Bulgular: Çalışmanın en önemli bulgularından biri ÜBK ve DDO eğilimlerinin aynı olmasıdır. Bu haliyle COVID-19’un salgın özelli-ği olarak kabul edilen üstel bir davranış göstermediği veya kont-rol altına alınabildiği söylenebilecektir. Geliştirilen uygulamayla ülkelerin, coğrafi konumlarından bağımsız ve zamana göre di-namik bir biçimde, hangi kümede yer aldığı, aynı kümedeki ül-kelerin olası risk durumları ve benzerlikleri daha hassas biçimde belirlenmiştir. Sonuç: Bu çalışma ve geliştirilen uygulama ile; küresel COVID-19 salgınının dünyada ve Türkiye’de değişen durumuna bağlı olarak ülkelere ait güncel COVID-19 verisine dayalı özet durum ve analiz sonuçlarına dinamik yapı kazandırılmış, böylelikle hızlı ve proaktif kararlara destek verilebilmesi sağlanmıştı