Sosyal Bilimler Enstitüsü

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/218

Browse

Now showing 1 - 5 of 5

COVID-19 Sürecinde Hareketlilikte Eşitsizlik: Küresel ve Yerel Analiz
(Abdullah Gül Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, 2022) Gençaslan, Elif; Gençaslan, Elif; Türk, Umut; Madenoğlu, Fatma Selen; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Veri Bilimi Anabilim Dalı; 01. Abdullah Gül University; 03.02. Ekonomi; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
This thesis analyzes mobility patterns during the Covid-19 pandemic from a global and local perspective. The global framework includes 37 European countries and the local framework comprises 81 Turkish cities. The study follows the daily mobility trajectories of people from February 2020 to January 2022. The analyzes are conducted to understand the economic opportunities available in countries -at a macro scale- that facilitate or hinder the 'proper' mobility behavior of individuals while focusing on the captive commuters, i.e., the share of the population who need to commute to the work despite the risk of infection and governmental policies. The results indicate that the workforce in regions with higher GDP per capita, education level, and life expectancy at birth was able to reduce their workplace mobility higher than commuters in areas with low income, education level, and life expectancy at birth. Therefore, unprivileged populations were exposed to higher health risks against rapid Covid-19 transmission in Europe and Turkish cities.
Geliştirilmiş RFM Modeli ile Müşteri Segmentasyonu: Bir Halı ve Kilim Üretici Firmasında Uygulama
(Abdullah Gül Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, 2022) İmdad, Yağmur Gizem; İmdad, Yağmur Gizem; Yılmaz, Cengiz; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Veri Bilimi Anabilim Dalı; 01. Abdullah Gül University; 10. Rektörlük
Data science has gained enormous importance by contributing to the in-depth understanding and interpretation of information. Especially companies consult on data analysis to make strategic decisions in the competitive market. Much more important than the decisions taken is a determination of the customer or customer groups to which these decisions will be adapted. For that reason, customer segmentation by identifying similarities and differences between customers becomes crucial. In recent times, the RFM model is preferred mostly for customer segmentation. The RFM model is based on the customer's last purchase date, how often they purchase, and how much money contributes to the company. It is an easy model to understand and interpret results in a clear way. Many researchers prefer to apply the RFM method by adding extra variables to the analysis. Thus, customers are evaluated from a broader perspective. This study aims to present a developed RFM model by adding extra variables which are Loyalty, Dependence, and Expectation which are determined by a broad literature review and as a result of a survey relating to 106 dealers. There are some studies that create a segmentation model by using loyalty and the RFM model. However, this study developed a new model by including the dependence and expectation variables, which are not been used previously with the RFM model, besides loyalty. In the study, dealers are analyzed by the K-means clustering method and the optimum number of clusters is indicated as six. Each cluster has its specific customer behavior and this study guides the company to constitute marketing strategies regarding customers' specifications.
İhtiyacım Olmadığını Biliyorum ama Satın Almadan Duramıyorum: Tüketicilerin Kompulsif Satın Alma, İstifleme ve Stoklama Davranışlarının Anket ve Veri Kazıma Yöntemleriyle Tespit Edilmesi
(2024) Özen, Büşra Nur Oran; Güzel, Mehmet Akif; 01. Abdullah Gül University; 06. İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi; 06.02. Psikoloji
Bu çalışma literatürde sıkça incelenmiş olan kompulsif satın alma davranışı, istifçilik ve stoklama davranışlarını anket ve veri kazıma yöntemlerini kullanarak incelemektedir. Çevrimiçi anket yöntemiyle, 189 katılımcı farklı ürün kategorisinde yer alan 22 ürünün kendileri ve diğer insanlar için ne kadar gerekli olduğunu derecelendirmiş ve ürünlerin tahmini ortalama fiyatlarını ve eğer alışveriş yapıyor olsalardı bu ürünler için ödeyecekleri en yüksek fiyat hakkında kestirimde bulunmuşlardır. Katılımcılar son olarak, kompulsif satın alma ve istifleme davranışlarını ölçen ilgili ölçekleri doldurmuşlardır. Ürünler için yapılan ortalama fiyat tahminleri ile ödenecek en yüksek fiyatlar arasındaki fark kullanılarak katılımcıların 'satın alma dürtüsü' puanları hesaplanmıştır. Yapılan analizler kompulsif satın alma ve istifleme davranışları arasında pozitif yönde korelasyon olduğu, kadınların erkeklere göre daha fazla kompulsif satın alma davranışı gösterdiği, genç yetişkinlerin ileri yaştaki yetişkinlere ve düşük gelirli kişilerin yüksek gelirli kişilere göre daha fazla istifleme davranışı gösterdiği yönünde sonuçlanmıştır. Beklendiği gibi, satın alma dürtüsü puanları ile ürünlerin gereklilik düzeyleri arasında pozitif yönlü bir korelasyon saptanmıştır. Yüksek istifleme davranışı puanlarına sahip kişiler ile düşük istifleme davranışı puanlarına sahip kişiler ürünlere benzer gereklilik puanları verirken, kompulsif satın alma davranışı yüksek olan kişiler kompulsif satın alma davranışı düşük olan kişilere göre ürünlerin kendileri için daha gerekli olduğunu değerlendirmişlerdir. Veri kazıma yöntemi kullanılarak 106.646 tüketici yorumu toplanmış olup bu yorumların analizi, ürünlere ait stoklama davranışı içeren yorumların yüzdesi ile anketten elde edilen ürün gereklilik düzeyleri arasında pozitif yönde korelasyon olduğunu göstermiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar tartışılmış ve gelecek çalışmalar için önerilerde bulunulmuştur.
Makine Öğrenimi Algoritmalarına Dayalı Çevrimiçi Pazar Yeri Satış Tahmininin Analizi: Türk E-Ticaret Sitesi Örneği
(Abdullah Gül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Kaya, Ecem; Sütçü, Muhammed; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ve Ekonomi İçin Veri Bilimi Ana Bilim Dalı; 01. Abdullah Gül University
Internet shopping has grown in popularity as more of our daily requirements have begun to be addressed online. Learning about the preferences and motivations of customers in the Turkish market and guiding e-commerce platforms to adapt their marketing strategies and increase customer satisfaction is important for both resource allocation and cost minimization. The purpose of this paper is to estimate future sales for popular e-commerce sites based on behavioral factors such as discounts, price or free shipping. Therefore, real-time and experiment-independent data are collected from the sales made by one of Turkey's most popular e-commerce sites. In order to produce predictions, we employ Artificial Neural Networks, Support Vector Regression, K-Nearest Neighbors Regressor, OLS regression, and Nu-Support Vector Regressor. The models developed using machine learning algorithms attempt to estimate the number of sales based on independent factors such as price, discount rate, and user ratings. As the result of this research, we calculate and compare the accuracy of the models with root mean squared errors and R².
Ulusal Gönüllü Değerlendirme Raporları Üzerinden Sürdürülebilir Kalkındırma Hedeflerine Ulaşma Analizi
(2024) Avcı, Tümay; Madenoğlu, Fatma Selen; 01. Abdullah Gül University; 03.01. İşletme; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
2030 Sürdürülebilir Kalkınma Gündemi yoksulluk, eşitsizlik ve iklim değişikliği gibi kritik küresel sorunları ele almak üzere 17 Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi (SKH) belirlemiştir. Bu hedeflere yönelik ilerlemeyi izlemek için ülkeler, SKH uygulamalarını niteliksel ve niceliksel olarak değerlendiren Gönüllü Ulusal Değerlendirme (VNR) raporu sunmaktadır. Bu çalışma, 2023 ve 2024 yıllarında sunulan VNR raporlarını kapsamlı bir şekilde analiz etmekte ve bu raporların SKH'lere yönelik ilerlemeyi ne ölçüde yansıttığını incelemektedir. Gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarıyla desteklenen çok katmanlı bir metin sınıflandırma modeli kullanılarak, VNR raporlarının belirli SKH'larla uyumu kategorize edilmiş ve değerlendirilmiştir. Çalışma, bölgesel farklılıklar, hedefe göre performans ve raporlama çerçevelerinin geliştirilmesi hakkında veriye dayalı öneriler sunmaktadır. Bulgular, SKH 5 (Toplumsal Cinsiyet Eşitliği) ve SKH 13'ün (İklim Eylemi) birçok ülkede VNR raporlarında önceliklendirildiğini, SKH 17'nin (Hedefler için Ortaklıklar) ise VNR raporlarında yeterince temsil edilmediğini göstermektedir. Bununla birlikte, VNR raporlarında hedefler arasındaki olumlu ve olumsuz ilişkiler ele alınmıştır. Bu sonuçlarla, karar alıcılar için daha etkili politika geliştirme, uluslararası işbirliği ve veri odaklı karar alma süreçlerine yönelik öneriler sunulmaktadır.

Browse

Browsing Sosyal Bilimler Enstitüsü by Subject "Business Administration"