In this study, an alternate curriculum design for an undergraduate program of Statistics is suggested carrying out a combined approach of the QFD methodology, text mining techniques under single valued neutrosophic set environment. To capture the employers’ expectations from their potential employees, 640 job advertisements, obtained from two of the most important career and job posting sites in Turkey, were analyzed using TF-IDF technique, which is one of the text mining methods. By using single-valued neutrophic set (SVNS) theory in QFD, the technical requirements representing the courses included in the curriculum were found their priorities. Hence, the technical characteristics that play a critical role in evaluating the curriculum quality of the undergraduate program were revealed. In addition, single valued neutrosophic sets have provided a flexible decision-making procedure to improve the quality of individuals’ subjective assessments. Consequently, this is expected to be a good reference for researchers working on these issues, both in terms of the proposed approach and the problem addressed.

Bu çalışmada, çok amaçlı karar vermeye dayalı kümeleme analizine entegre bir yaklaşım sunmak amacıyla, 27 iç geçerlilik kriterinin tamamı MULTIMOORA yöntemi ile eş zamanlı olarak değerlendirilerek 11 farklı kümeleme algoritması arasından en iyi kümeleme algoritmasının belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada öncelikle iki veri kümesi için en uygun küme sayısı ve bu küme sayısına bağlı olarak en iyi kümeleme algoritması belirlenmiştir. Daha sonra, belirlenen ülke kümelerinin insani gelişmişlik sınıflarıyla ilişkisinin belirlenmesine odaklanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda COVID-19 salgınından etkilenen ülkeler, Öklid uzaklığı aracılığıyla hesaplanan yakınlıklarına göre CLARA ve SOM algoritmaları ile kümelenmiştir. Her iki veri kümesi için de en uygun küme sayısı olarak üç küme belirlenmiştir. Vaka-ölüm oranına kıyasla insidans oranının kümeler arasındaki gerçek farkta daha baskın faktör olduğu bulunmuştur. Bir diğer dikkat çekici bulgu ise, ekonomik gücü ve insani gelişmişlik düzeyi yüksek ülkelerin, aşılama öncesinde pandemiden daha az etkilenmesi beklenirken, insani gelişmişlik düzeyi yüksek olan ülkelerin pandemiden etkilenme düzeyinin her değişken bakımından da yüksek olmasıdır.