Veri Bilimi Anabilim Dalı Tez Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/220

Browse

Now showing 1 - 16 of 16

Yatırımcı Tipleri ve Riskten Kaçınma: Finansal Karar Vermede Veri Bilimi Yaklaşımı
(2025) Aytemur, Beyza; Hacıhasanoğlu, Erk; 01. Abdullah Gül University; 03.01. İşletme; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
Bu çalışma, yatırımcıların karar alma süreçlerindeki davranışsal önyargıların ortaya çıkışını, FAR-Trans veri seti kullanılarak nicel bir veri bilimi yaklaşımıyla incelemektedir. Davranışsal finansın üç temel kavramı olan kayıptan kaçınma, sürü davranışı ve aşırı özgüven için kuramsal çerçevelere dayanan ampirik ölçütler geliştirilmiş ve bunlar yatırımcıların farklı davranış gruplarına sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Davranışsal önyargı kategorilerini tahmin etmek amacıyla karar ağacı tabanlı çok sınıflı bir sınıflandırma modeli uygulanmış ve bu model çapraz doğrulama analizleriyle %96 doğruluk ve 0.99 makro-ortalama ROC-AUC skoru ile oldukça yüksek bir öngörü performansı sergilemiştir. İstatistiksel anlamlılık testleri ve görsel analizler, her davranışsal grubun kendi baskın metriğinde net bir şekilde ayrıştığını doğrulamaktadır; kayıptan kaçınan yatırımcılar kayıplı pozisyonları elde tutma eğilimini daha yüksek gösterirken, sürü davranışı sergileyen yatırımcılar popüler varlıkları takip etme eğiliminde, aşırı özgüvenli yatırımcılar ise daha sık işlem yapma eğilimindedir. Bu bulgular, finansal işlem verilerinden davranışsal önyargıların etkin şekilde tanımlanıp sınıflandırılabileceğine dair güçlü ampirik kanıt sunmakta ve makine öğrenmesi tekniklerinin finansal piyasalarda psikolojik faktörleri anlamada pratik faydasını ortaya koymaktadır.
Gücün Terapi Odasında Sürdürülmesi: Sosyal Baskınlık Yönelimi, Medikalizasyon ve Aşırı Patolojikleştirmenin Kavramsal Modeli
(2025) Sevim, Mehmet Ali; Çoymak, Ahmet; 06. İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi; 01. Abdullah Gül University; 06.02. Psikoloji
Bu tez, psikoterapide hiyerarşiye yönelik yönelimleri ifade eden Sosyal Baskınlık Yönelimi (SBY) ve sosyal normların ne ölçüde tıbbi açıklamalar yönünde değişmesi gerektiğine ve toplumun bu açıklamalar aracılığıyla ne kadar düzenlenmesi gerektiğine ilişkin görüşleri içeren medikalizasyon inançlarının aşırı patolojikleştirme üzerindeki rolünü incelemektedir. Bu çerçevede, çalışmanın modeli SBY'nin medikalizasyon inançları aracılığıyla terapistlerin aşırı patolojikleştirme eğilimlerini etkilediği yönündeki varsayımı test etmektedir. Çalışma 1'de çevrim içi bir platformda yer alan 1.675 ruh sağlığı uzmanına yönelik danışan şikâyeti analiz edilmiştir. Şikâyetler, aşırı patolojikleştirme içerip içermediğine göre kodlanmış ve aşırı ilaç yazma, aşırı tanı koyma, kötümser prognoz ve zorlayıcı tedavi temaları altında kategorize edilmiştir. Bulgular, aşırı patolojikleştirmenin mesleki pratikte de ortaya çıktığını göstermiştir. Çalışma 2'de, SBY'yi manipüle ederek, medikalizasyon inançlarını ve dolayısıyla aşırı patolojikleştirme eğilimlerini artırıp artırmayacağını test etmek amacıyla çevrim içi bir vinyet deneyi yürütülmüştür. Deney ve kontrol grupları arasında SBY, medikalizasyon inançları veya aşırı patolojikleştirme açısından anlamlı bir fark gözlenmemiştir. Ancak, medikalizasyon inançları ile aşırı patolojikleştirme arasında pozitif bir ilişki bulunmuş; medikalizasyonu daha güçlü benimseyen terapistlerin danışanları aşırı patolojikleştirme eğiliminde oldukları görülmüştür.
Üniversitelerde Ar-Ge Harcamalarının Araştırma Performansına Etkisi
(2023) Karaman, Yunus Emre; Doğan, Eyüp; 01. Abdullah Gül University; 03.02. Ekonomi; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
Ülkelerin ekonomik olarak kalkınmış olduklarını gösteren en önemli etken ürettikleri teknoloji seviyesidir. Teknoloji ise bilimsel araştırmalarla teorik olarak üretilen bilginin uygulamaya aktarılmış halidir. Bu çerçevede ekonomik kalkınma ve refah seviyesi ile bilimde gelinen nokta arasında açık bir bağlantı vardır. Ülkelerin bilime ve araştırma faaliyetlerine ayırdıkları kaynaklar her geçen yıl artmakta ve bu kaynakların etkin bir şekilde kullanımı bu ülkelerin refah seviyesinin artmasında kritik rol oynamaktadır. Bu çalışma Türkiye'de araştırma-geliştirme faaliyetlerine ayrılan mali kaynağın önemli bir bölümünü oluşturan üniversite yatırım bütçesinin üniversitelerin araştırma performansına etkisini ortaya koymaktadır. Bu tezde ortaya konan amaca ulaşabilmek için çoklu regresyon analizi kullanılmıştır. SCI, SCI-Expanded, SSCI ve AHCI endeksli dergilerde yayımlanmış öğretim elemanı başına düşen yayın sayısı ve Web of Science yayınlarının atıf sayısı araştırma performansını temsilen bağımlı değişkenler olarak kullanılmıştır. Ar-Ge'ye harcanan yatırım bütçesi oranı ise ar-ge harcamalarını temsilen bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Ayrıca öğretim elemanı sayısı ve YÖK 100/2000 Projesi doktora bursiyeri sayısı verileri kontrol değişkeni olarak modellerde yer almıştır. Ar-Ge harcamalarının araştırma performansını pozitif yönde etkilediği sonucuna varılmıştır.
Kredi Hacmi ve Takipteki Kredilerin Kısa Vadeli ve Uzun Vadeli Analizi: Türk Bankacılık Sektörü Perspektifi
(2025) Yıldız, Mehmet Kemal; Hacıhasanoğlu, Erk; 01. Abdullah Gül University; 03.01. İşletme; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
Bu tez, Türkiye bankacılık sektöründe kredi hacmi ile takipteki krediler (TK) arasındaki dinamik ilişkiyi hem kısa hem de uzun vadeli perspektiflerden incelemektedir. 2014'ün Ocak ayından 2024'ün Mart ayına kadar olan veriler kullanılarak, Dinamik Koşullu Korelasyon (DCC) modeli aracılığıyla kredi büyümesi ve ekonomik şokların TK'lere nasıl etki ettiği araştırılmaktadır. Bulgular, uzun vadede kredi hacmi ile TK'ler arasında anlamlı bir ilişki olduğunu ortaya koymaktadır. Öte yandan, 2018 döviz krizi ve COVID-19 pandemisi gibi finansal istikrarsızlık dönemlerinde kayda değer dalgalanmalar yaşandığı da tespit edilmiştir. Çapraz korelasyon analizi, kredi büyümesinin TK'ler üzerindeki etkilerini daha da vurgulayarak, proaktif risk yönetiminin önemini göstermektedir. Araştırma, dengeli kredi büyümesi, geliştirilmiş düzenleyici çerçeveler ve dinamik risk değerlendirme araçlarının önemini vurgulayarak politika yapıcılar için uygulanabilir öneriler sunmaktadır. Bu bulgular, kredi dinamikleri ile finansal istikrar arasındaki ilişkiye dair daha detaylı bir anlayış sunarak literatüre katkı sağlamaktadır. Çalışma ayrıca, bankacılık uygulamalarının iyileştirilmesi yoluyla kapsayıcı ekonomik büyümeyi ve finansal eşitsizliklerin azaltılmasını destekleyen Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları'ndan (SKA) 8, 10 ve 17 ile uyum göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Takipteki Alacaklar, Kredi Hacmi, Bankacılık Sektörü
Türkiye'de Dindarlığın Milliyetçilik ve Küreselleşme Tutumları Üzerindeki Etkilerinin Araştırılması: Dünya Değerler Araştırması Verileri Kullanılarak Yapılan Bir Çalışma
(2024) Şen, Şuheda; İnan, Murat; 01. Abdullah Gül University; 06. İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi; 06.01. Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler
Bu çalışma, Türkiye'ye odaklanarak din, milliyetçilik ve küreselleşme arasındaki karmaşık ilişkileri incelemektedir. Çalışma, dindarlığın milliyetçi ve küreselci tutumları destekleyip desteklemediğini inceleyerek Türkiye için benzersiz bir kavramsal temel sağlamıştır. Bu çalışma, dinin milliyetçiliği ve küreselleşmeyi nasıl etkilediğini, küreselleşme aktörleri olarak kabul edilen dini hizmetlere katılım, milli gurur ve Avrupa Birliği (AB) ve Birleşmiş Milletler'e (BM) destek değişkenleri aracılığıyla analiz etmektedir. Dünya Değerler Araştırması'nın (WVS) Türkiye ayağı verilerini ve bir dizi genelleştirilmiş sıralı lojistik (gologit) regresyon modelini kullanarak bu çalışma, bu değişkenler arasındaki ilişkileri ortaya koyan ampirik bulgular sağlamayı amaçlamaktadır. Bu üçü arasındaki ilişkiyi anlamak, bireylerin aidiyet, kimlik ve dünya görüşü duygusunu nasıl oluşturdukları konusunda önemli içgörüler sağlar. Bulgular, dindarlığın milli gururla olumlu, AB'ye güvenle olumsuz etkileşime girdiğini ortaya koymuştur.
Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanarak Moda E-Ticaret Sektöründe Müşteri Segmentasyonu
(2025) Madenoğlu, Nazlınur; Güven, Faruk; 01. Abdullah Gül University
Teknolojinin çok hızlı geliştiği günümüzde internet kullanımı da orantılı olarak artmaktadır. Bu değişim markaların e-ticaret sektörüne önem verdiğini ortaya koymuştur. E-ticaretin önemi markaların lehinedir çünkü şirketlerin bazı sabit giderlerinde azalmalar olmuştur. Online alışverişin artmasıyla birlikte müşterilerin kişisel analizleri de yapılabilmektedir. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) önem kazanmıştır. Müşteri odaklı pazarlama için müşterileri segmentlere ayırmak gerekmektedir. Müşteri segmentasyonu yaygın olarak kullanılan bir analiz biçimidir. Her bir müşterinin ilgi ve motivasyonlarını derinlemesine anlamak için artan bir talep vardır. Bu anlayışı elde etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan segmentasyon son yıllarda sürekli olarak iyileştirilmektedir. Bu makale çeşitli segmentasyon yöntemlerinin ve bunların mevcut gelişim durumlarının iyi yapılandırılmış bir genel görünümünü sunmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada müşteri segmentasyonu için RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi kullanılmıştır. Müşteriler son alışveriş zamanı, alışveriş sıklığı ve toplam harcamalarına göre puanlanarak segmentlere ayrılmıştır. K-Means ile dört müşteri grubu oluşturulup her bir segmentin değerleri analiz edilmiştir. Churn oranı analizi ile 90 gün boyunca alışveriş yapmayan müşteriler kayıp olarak belirlenmiştir. Churn tahmini, makine 3 öğrenmesi tekniği kullanılarak LightGBM modeli ile yapılmıştır. Ayrıca, Ridge Regresyonu makine öğrenmesi tekniği kullanılarak Tahmini CLV modeli geliştirilmiştir. Doğruluk oranı artırılarak düşük, orta ve yüksek CLV segmentleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, müşteri ilişkilerini optimize etmek ve gelirleri artırmak için RFM analizi, K-Means ve CLV tahmini kullanılmıştır. Özel bir markanın e-ticaret verileri makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Günümüzde, hesaplama gücünde artış ve makine öğrenmesi/yapay zeka algoritmalarında hızlı gelişmeler yaşanmaktadır. Bu durum son zamanlarda daha gelişmiş tekniklerin uygulanmasına olanak sağlamıştır.
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.
Türkiye'nin Yenilenebilir Enerji Potansiyelinin ve Çevre Protokolü Uyumluluğunun Değerlendirilmesine Yönelik Bir Makine Öğrenimi
(2025) Şahin, Nurettin; Sütçü, Muhammed; 01. Abdullah Gül University
Küresel ısınma konusu 21. yüzyılın en kritik sorunlarından biri olarak tanımlanmakta ve fosil yakıt tüketimi sera gazı emisyonlarına en büyük katkıyı yapan unsur olarak görülmektedir. Bu sorunlara yanıt olarak dünya genelinde ülkeler, Paris Anlaşması gibi uluslararası iklim taahhütlerini yerine getirmek ve uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişlerini hızlandırmaktadır. Türkiye hem ulusal enerji stratejisi hem de uluslararası yükümlülükleriyle uyumlu bir hedef olan 2053 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini belirlemiştir. Bununla birlikte, coğrafi, ekonomik ve teknolojik kısıtlamalar nedeniyle fosillerden yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş zorlu bir süreçtir. Bu çalışma, çevresel protokoller ve gelecekteki elektrik talebi projeksiyonları ile Türkiye'deki yenilenebilir enerji kapasitesini ve verimliliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gelecekteki elektrik üretim ve kapasite eğilimlerinin belirlenmesi için elektrik üretim-iletim verileri ve ulusal enerji planları kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Çoklu makine öğrenimi modeli çeşitli senaryolarda çalıştırılarak sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak, düzenleyici tedbirlerin ve finansal yatırımların yansımaları incelenmiş ve ileriye dönük çıkarımlar elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında ve yatırımların yönlendirilmesinde senaryo tabanlı modellemenin önemini vurgulamaktadır.
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.
İstatistiksel Ön Puanlama Bileşeni ile Gruplama Puanlama Modellemesi (GSM) Yaklaşımın Geliştirilmesi: Yüksek Boyutlu Transkriptomik Veri Analizi için Bir Vaka Çalışması
(Abdullah Gül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Khokhar, Maham; Güngör, Burcu; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ve Ekonomi İçin Veri Bilimi Ana Bilim Dalı; 01. Abdullah Gül University; 02. 04. Bilgisayar Mühendisliği; 02. Mühendislik Fakültesi
Rapid advancements in transcriptomic technologies have significantly increased the volume of data available for analysis, which presents challenges in terms of efficiency and computational demand. This thesis introduces a Pre-Scoring component to the Grouping-Scoring-Modeling (G-S-M) framework to address inefficiencies caused by the excessive number of gene groups generated by traditional GSM. By selectively prioritizing gene groups based on their statistical significance, this innovation aims to reduce the computational demands associated with scoring these groups using machine learning models, thereby streamlining the analysis process. Assessed across nine diverse Gene Expression datasets, the Pre-Scoring G-S-M framework not only maintained accuracy comparable to the traditional approach but did so with significantly fewer genes. This refinement conserves resources while maintaining the robustness and reliability of the data analysis, crucial for advancing research in personalized medicine and therapeutic strategies. The findings suggest that the modified G-S-M framework serves as a valuable tool in bioinformatics, offering a more efficient approach to handling large-scale genomic datasets. Future work will focus on adapting this enhanced framework to incorporate diverse types of omics knowledge, such as proteomics and metabolomics, further optimizing its performance to broaden its applicability in both clinical and research settings
COVID-19 Döneminde Türkiye ve İsveç'te Uygulanan Politikaların Fırsat Eşitliği ve Eğitim Çıktıları Üzerine Etkisi
(Abdullah Gül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2024) Dalan, Ayşenur; Türk, Umut; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ve Ekonomi İçin Veri Bilimi Ana Bilim Dalı; 01. Abdullah Gül University; 03.02. Ekonomi; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
This thesis delves into the impact of COVID-19 policies implemented in Türkiye and Sweden on equal opportunity within higher education and explores the consequential higher education outcomes. The research employs a mixed-methods approach, incorporating both qualitative and quantitative methodologies. Through an examination of socio economic structure, education system, the study elucidates the distinctive approaches taken by Türkiye and Sweden. The findings contribute significantly to a comprehensive understanding of global education policy responses during crises, emphasizing the pivotal role of ensuring equal opportunity. By scrutinizing the specific measures undertaken by both countries, this study not only informs the on education policy during extraordinary times but also provides valuable insights for policymakers, educators, and stakeholders seeking to enhance equal opportunity and foster positive outcomes in higher education.
Yaşam Kalitesi Standartları Türkiye'de Şehirlerin Çekiciliğini ve İç Göçü Ne Düzeyde Etkilemektedir?
(Abdullah Gül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2023) Özer, İsmet Selçuk; Türk, Umut; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme ve Ekonomi İçin Veri Bilimi Ana Bilim Dalı; 01. Abdullah Gül University; 03.02. Ekonomi; 03. Yönetim Bilimleri Fakültesi
The current study reexamines the link between quality of life (QoL) factors, city attractiveness, and internal migration in Turkey. The management of internal flows can bring significant benefits to a country in balancing the opportunities between regions or cities. To tackle unequal access to opportunities, the factors that induce internal migration should be understood. This study examines a set of pull and push factors for internal migration by spatial econometric analysis and GIS applications. This thesis finds that when the accessibility of amenities increases, the city becomes more attractive and preferable for migrants. In addition, socioeconomic factors also play a significant role in the decision-making process of migrants. In this study, this thesis used a panel dataset that includes socioeconomic and contextual data such as distances to the amenities for each Turkish city in the years between 2012 and 2021. The results show that, in Turkey, internal migration flows from the East to the West, where opportunities are better. Finally, the human capital level of migrants can cause a variety of thoughts about factors, and it can change the order of significance of the variables for people who have a different level of human capital such as education level. Based on the findings, the paper offers several policy suggestions for ensuring a balanced migration in Turkey.
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.
Ekonomik Belirsizlik ve COVID-19 Salgınının Türkiye'de Eğitim Durumuna Göre İşgücüne Etkisinin Analizi: Svar Yaklaşımı
(Abdullah Gül Üniversitesi, Sosyal Bilimleri Enstitüsü, 2022) Kılıç, Edanur; Kılıç, Edanur; Polat, Ali Yavuz; AGÜ, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Veri Bilimi Anabilim Dalı; 01. Abdullah Gül University
The economic downturns affect the fluctuations in the labor force participation rate. The pandemic brings about many changes in different areas and the labor force participation rate is one of them. This study analyses the impact of economic uncertainty innovations on the labor force participation rate in Turkey for the period January 2011 to November 2019. We also consider different educational attainment, which consists of five categories, because finding a job gets hard in recent years and there is no academic study on whether education level matters or not in Turkey. We obtain an economic uncertainty index to analyze the effect of Covid-19 and generate multivariate models (SVAR) to determine the relationship between uncertainty and labor force participation rate. We examine labor force statistics at different educational attainment levels to understand whether there are any changes or not. Thus, the main research question is that 'How is the impact of uncertainty shocks on labor force participation rate in different levels of education in Turkey?'. The results show that the labor force participation rate decreases, while the unemployment rate increases in such an economic downturn.
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.
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.

Browse

Recent Submissions