Akademik Veri Yönetim Sistemi
KAYAKUŞ M. (Yürütücü), TERZİOĞLU M., ERDOĞAN D., PAÇACI S.
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Araştırma Projesi, 2026 - Devam Ediyor
Bu proje, Antalya ili Konyaaltı ilçesinde konut kiraları ve satış fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesini amaçlamaktadır. Türkiye’de son yıllarda konut piyasasında yaşanan hızlı fiyat artışları, bireylerin barınma tercihlerini, yatırım kararlarını ve ekonomik planlamalarını önemli ölçüde etkilemektedir. Artan kiralar, özellikle turizm bölgelerinde yaşayan yerel halk için ekonomik baskı yaratmakta; konut piyasasının sürdürülebilirliği konusunda ciddi endişeler doğurmaktadır. Bu bağlamda proje, veri bilimi ve yapay zekâ tabanlı yaklaşımlar aracılığıyla fiyat dinamiklerini analiz ederek hem akademik literatüre hem de yerel karar vericilere yönelik yenilikçi bir tahmin modeli ortaya koymayı hedeflemektedir. Araştırmada, Antalya’nın Konyaaltı ilçesinde en fazla ilan bulunan ilk 10 mahalledeki 5.000 konut ilanı analiz edilecektir. Veriler Hepsiemlak.com platformundan toplanacak olup izin yazısı ektedir. Konutlara ait konum, oda sayısı, metrekare büyüklüğü, bina yaşı, kat bilgisi, denize uzaklık, manzara, eşyalı olma durumu, ısıtma tipi ve site içinde bulunma gibi değişkenler modele dahil edilecektir. Veri temizleme, eksik değerlerin giderilmesi ve normalizasyon işlemlerinden sonra yapay sinir ağları (ANN), destek vektör regresyonu (SVR), karar ağaçları ve Bayes tabanlı algoritmalar uygulanacaktır. Analizler Python programlama dilinde gerçekleştirilecek olup kullanıcı dostu bir ara yüz hazırlanacaktır. Projeyi literatürdeki benzer çalışmalardan ayıran temel özgün yön, yalnızca konut fiyatlarının tahminine odaklanmakla kalmayıp, bölgesel bazda (Konyaaltı özelinde) mikro düzeyde veri işleme ve modelleme yapılmasıdır. Ayrıca proje, farklı makine öğrenmesi algoritmalarını karşılaştırmalı biçimde kullanarak en yüksek tahmin doğruluğuna sahip yöntemi belirlenecektir. Ayrıca Python’da kullanıcı dostu bir arayüz ile somut bir çıktıya dönüştürmeyi hedeflemektedir. Böylece proje hem akademik araştırmalara hem de emlak sektörü, yatırımcılar ve yerel yönetimler için veri temelli karar destek süreçlerine özgün bir katkı sunacaktır.