Eği̇ti̇m Terci̇h Anali̇z Araci

Bu içerik, 2025 yılı için henüz kontenjan sayısı belli olmayan bir eğitim programı analiz aracını tanıtıyor. React tabanlı bir görselleştirme uygulaması olan "EducationChoiceAnalyzer", öğrencilere üniversite tercihlerinde yardımcı olmak için trend analizleri, grafikler ve tahminler sunuyor. Van YYÜ'nün Acil Durum ve Afet Yönetimi programı gibi bölümler için geçmiş yıllara ait sıralama ve kontenjan verilerini görselleştiriyor.

Muhammed Rıdvan Kaya

Takip Et

Eğitim 4 dk okuma 7 saat önce

2025 yılı için henüz kontenjan sayısı belli olmadığından kontenjan sayısı açıklanınca güncelleme yapmak gereklidir. Aksi takdirde çok daha iyi bir sıralama sonucu çıkar.

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { LineChart, Line, XAxis, YAxis, CartesianGrid, Tooltip, Legend, ResponsiveContainer, BarChart, Bar, ScatterChart, Scatter } from 'recharts';
import { TrendingUp, TrendingDown, AlertTriangle, CheckCircle, Calculator, BarChart3, Target } from 'lucide-react';

const EducationChoiceAnalyzer = () => {
const [selectedProgram, setSelectedProgram] = useState('van');
const [analysisMode, setAnalysisMode] = useState('trend');
const [predictions, setPredictions] = useState({});

// Örnek veriler
const programData = {
van: {
name: "Van YYÜ - Acil Durum ve Afet Yönetimi",
data: [
{ year: 2019, ranking: 682966, quota: 31, candidates: 2390188, totalQuota: 298220 },
{ year: 2020, ranking: 629200, quota: 31, candidates: 2295890, totalQuota: 299630 },
{ year: 2021, ranking: 664789, quota: 31, candidates: 2416748, totalQuota: 310732 },
{ year: 2022, ranking: 752667, quota: 31, candidates: 3008029, totalQuota: 313941 },
{ year: 2023, ranking: 707442, quota: 30, candidates: 2995399, totalQuota: 331202 },
{ year: 2024, ranking: 684970, quota: 30, candidates: 2819075, totalQuota: 278261 }
]
},
ankara: {
name: "Ankara Ü. Beypazarı - Acil Durum ve Afet Yönetimi",
data: [
{ year: 2019, ranking: 594040, quota: 72, candidates: 2390188, totalQuota: 298220 },
{ year: 2020, ranking: 637557, quota: 72, candidates: 2295890, totalQuota: 299630 },
{ year: 2021, ranking: 729104, quota: 71, candidates: 2416748, totalQuota: 310732 },
{ year: 2022, ranking: 819193, quota: 72, candidates: 3008029, totalQuota: 313941 },
{ year: 2023, ranking: 830430, quota: 71, candidates: 2995399, totalQuota: 331202 },
{ year: 2024, ranking: 765428, quota: 71, candidates: 2819075, totalQuota: 278261 }
]
},
mugla: {
name: "Muğla SKÜ Kavaklıdere - Acil Durum ve Afet Yönetimi",
data: [
{ year: 2019, ranking: 607188, quota: 47, candidates: 2390188, totalQuota: 298220 },
{ year: 2020, ranking: 630953, quota: 47, candidates: 2295890, totalQuota: 299630 },
{ year: 2021, ranking: 725747, quota: 47, candidates: 2416748, totalQuota: 310732 },
{ year: 2022, ranking: 848232, quota: 47, candidates: 3008029, totalQuota: 313941 },
{ year: 2023, ranking: 874308, quota: 47, candidates: 2995399, totalQuota: 331202 },
{ year: 2024, ranking: 819608, quota: 46, candidates: 2819075, totalQuota: 278261 }
]
},
pamukkale: {
name: "Pamukkale Ü. Serinhisar - Acil Durum ve Afet Yönetimi",
data: [
{ year: 2019, ranking: 640530, quota: 31, candidates: 2390188, totalQuota: 298220 },
{ year: 2020, ranking: 645353, quota: 31, candidates: 2295890, totalQuota: 299630 },
{ year: 2021, ranking: 763886, quota: 31, candidates: 2416748, totalQuota: 310732 },
{ year: 2022, ranking: 870057, quota: 31, candidates: 3008029, totalQuota: 313941 },
{ year: 2023, ranking: 891256, quota: 31, candidates: 2995399, totalQuota: 331202 },
{ year: 2024, ranking: 825773, quota: 31, candidates: 2819075, totalQuota: 278261 }
]
}
};

// Hesaplama fonksiyonları
const calculateRatio = (data) => {
return data.map(item => ({
...item,
ratio: (item.ranking / item.candidates * 100).toFixed(3),
competitionIndex: (item.candidates / item.totalQuota).toFixed(2)
}));
};

const calculateStatistics = (data) => {
const rankings = data.map(item => item.ranking);
const ratios = data.map(item => item.ranking / item.candidates);

const mean = rankings.reduce((a, b) => a + b, 0) / rankings.length;
const variance = rankings.reduce((sum, val) => sum + Math.pow(val - mean, 2), 0) / rankings.length;
const stdDev = Math.sqrt(variance);
const meanRatio = ratios.reduce((a, b) => a + b, 0) / ratios.length;

return {
mean: Math.round(mean),
stdDev: Math.round(stdDev),
meanRatio: meanRatio.toFixed(4),
volatility: (stdDev / mean * 100).toFixed(2)
};
};

const predict2025 = (data) => {
const recentData = data.slice(-3);
const ratios = recentData.map(item => item.ranking / item.candidates);
const avgRatio = ratios.reduce((a, b) => a + b, 0) / ratios.length;

// 2025 için tahmini aday sayısı (trend analizi)
const candidatesTrend = data.slice(-2);
const candidateChange = candidatesTrend[1].candidates - candidatesTrend[0].candidates;
const estimated2025Candidates = candidatesTrend[1].candidates + candidateChange * 0.5;

const prediction = Math.round(avgRatio * estimated2025Candidates);
const confidenceInterval = Math.round(prediction * 0.05); // %5 hata payı

return {
prediction,
lowerBound: prediction - confidenceInterval,
upperBound: prediction + confidenceInterval,
estimated2025Candidates: Math.round(estimated2025Candidates),
avgRatio: avgRatio.toFixed(4)
};
};

const currentData = programData[selectedProgram];
const enrichedData = calculateRatio(currentData.data);
const stats = calculateStatistics(currentData.data);
const prediction2025 = predict2025(currentData.data);

const getTrendIcon = (data) => {
const recent = data.slice(-2);
const trend = recent[1].ranking - recent[0].ranking;
if (trend > 0) return ;
if (trend < 0) return ;
return

;
};

const riskInfo = getRiskLevel(parseFloat(stats.volatility));

return (

Eğitim Tercih Analiz Sistemi

===========================================

Veri odaklı tercih analizi ve 2025 tahmin modeli

{/* Program Seçimi */}

Program Seçimi

{Object.entries(programData).map(([key, program]) => (
key={key}
onClick={() => setSelectedProgram(key)}
className={p-4 rounded-lg border-2 transition-all ${ selectedProgram === key ? 'border-blue-500 bg-blue-50 text-blue-700' : 'border-gray-200 hover:border-gray-300' }}
>
{program.name}

))}

{/* Ana İstatistikler */}

Ortalama Sıralama

{stats.mean.toLocaleString()}

{getTrendIcon(currentData.data)}

Volatilite

{stats.volatility}%

Risk: {riskInfo.level}

2025 Tahmini

{prediction2025.prediction.toLocaleString()}

±{(prediction2025.upperBound - prediction2025.prediction).toLocaleString()}

Standart Sapma

{stats.stdDev.toLocaleString()}

{/* Analiz Türü Seçimi */}

onClick={() => setAnalysisMode('trend')}
className={px-4 py-2 rounded-lg ${ analysisMode === 'trend' ? 'bg-blue-500 text-white' : 'bg-gray-200' }}
>
Trend Analizi

onClick={() => setAnalysisMode('ratio')}
className={px-4 py-2 rounded-lg ${ analysisMode === 'ratio' ? 'bg-blue-500 text-white' : 'bg-gray-200' }}
>
Oran Analizi

onClick={() => setAnalysisMode('competition')}
className={px-4 py-2 rounded-lg ${ analysisMode === 'competition' ? 'bg-blue-500 text-white' : 'bg-gray-200' }}
>
Rekabet Analizi

{analysisMode === 'trend' && (

[value.toLocaleString(), name]} />

)}

{analysisMode === 'ratio' && (

[value + '%', name]} />

)}

{analysisMode === 'competition' && (

)}

{/* 2025 Tahmin Detayları */}

2025 Tahmin Analizi

Optimistik Senaryo

{prediction2025.lowerBound.toLocaleString()}

En iyi durumda beklenen sıralama

Orta Senaryo

{prediction2025.prediction.toLocaleString()}

En olası sıralama tahmini

Pesimistik Senaryo

{prediction2025.upperBound.toLocaleString()}

En kötü durumda beklenen sıralama

Tahmin Metodolojisi

• Son 3 yılın sıralama/aday oranı ortalaması: {prediction2025.avgRatio}
• Tahmini 2025 aday sayısı: {prediction2025.estimated2025Candidates.toLocaleString()}
• Güven aralığı: ±%5 (volatilite bazlı)
• Model tipi: Üstel düzeltme + Trend analizi

{/* Detaylı Veri Tablosu */}

Detaylı Veri Analizi

Yıl
Sıralama
Kontenjan
Aday Sayısı
Oran (%)
Rekabet Endeksi

{enrichedData.map((row, index) => (

{row.year}
{row.ranking.toLocaleString()}
{row.quota}
{row.candidates.toLocaleString()}
{row.ratio}
{row.competitionIndex}

))}

);
};
export default EducationChoiceAnalyzer;

Sistem şu temel özellikleri içerir:

Çok Boyutlu Veri Analizi

Trend analizi (zaman serisi)
Oran analizi (normalize edilmiş karşılaştırma)
Rekabet analizi (kontenjan-aday ilişkisi)

İstatistiksel Göstergeler

Ortalama, standart sapma, volatilite
Risk seviyesi değerlendirmesi
Güven aralıkları ile tahmin

2025 Tahmin Modeli

Üstel düzeltme yöntemi
Trend extrapolasyonu
Senaryoya dayalı tahminler
Metodolojik Yaklaşım:
Bölüme yerleşen son kişinin sıralaması/Sınavı Geçerli Aday Sayısı oranını temel alarak normalize edilmiş karşılaştırmalar yapmaktadır. Bu, farklı yıllardaki aday sayısı değişimlerini hesaba katarak daha doğru trendler sunar.
Pratik Kullanım Önerileri

Risk Seviyesi Değerlendirmesi: Volatilite yüzdesine göre bölümlerin risk seviyelerini kategorilendirebilirsiniz.
Tercih Stratejisi: Tahmin aralıkları kullanılarak güvenli, orta risk ve yüksek risk tercihler belirlenebilir.
Karşılaştırmalı Analiz: Farklı üniversitelerdeki aynı bölümlerin performansını karşılaştırarak fırsat analizi yapabilirsiniz.