Havayollarında makine öğrenmesi temelli müşteri memnuniyet analizi
Machi̇ne learning-based customer satisfaction analysis in airlines
- Tez No: 1001143
- Danışmanlar: PROF. DR. BEYZA AHLATCIOĞLU ÖZKÖK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Müşteri istek ve ihtiyaçlarını anlayabilmek ve doğru yanıtlar verebilrmek adına müşteri geribildirimlerinin analiz edilmesi oldukça önemlidir. Çalışmada Avrupa'da faaliyet gösteren düşük maliyetli havayolu yolcularına ait web kazıma aracılığıyla elde edilmiş bir veri seti kullanılmıştır. Elde edilen veri seti k-modes algoritması ile iki kümeye ayrılmış, profillere uygulanan duygu analizi ile aldıkları hizmetten memnun olan ve aldıkları hizmetten memnun olmayan müşteri profili olmak üzere tanımlanmıştır. Her iki müşteri profili yolcu tipleri ve tavsiye etme durumuna göre incelenmiştir. Sonuç olarak düşük maliyetli havayolu taşımacılığı sektörünün büyük bir çoğunluğunun aldıkları hizmetten memnun olmayan müşterilerden oluştuğu elde edilmiştir. Ayrıca yolculara ait tavsiye etme durumları memnun olma durumlarıyla tutarlı olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Analyzing customer feedback is of considerable importance in order to understand customer demands and needs and to provide appropriate responses. In this study, a dataset obtained through web scraping of passengers of low-cost airlines operating in Europe was utilized. The dataset was segmented into two clusters using the k-modes algorithm, and sentiment analysis applied to the profiles identified two distinct customer groups: those satisfied with the service received and those dissatisfied. Both customer profiles were examined in relation to passenger types and their likelihood of recommending the service. The findings revealed that the majority of the low-cost airline industry consists of customers who are dissatisfied with the services provided. Furthermore, it was determined that passengers' willingness to recommend the airline was consistent with their level of satisfaction.
Benzer Tezler
- Havayolu sektöründe dengeli puan kartı temelli sürdürülebilir performans için dinamik bir model önerisi
A dynamic model proposal for sustainable performance based on balanced scorecard in the airline industry
DEMET DAĞLI
Doktora
Türkçe
2024
İşletmeKocaeli ÜniversitesiHavacılık Çalışmaları ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDNAN AYVAZ
- Sürücü davranışlarının modellenmesi için makine öğrenmesi tabanlı bir sistem gerçekleştirimi
Development of a machine learning based system for modeling driver behaviours
ŞERAFETTİN ATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASIM SİNAN YÜKSEL
- Havayolu sektöründe bilet fiyatlarını etkileyen faktörlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of factors affecting airline ticket prices with machine learning methods
ŞEVVAL HAZAN AŞIK DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Sivil HavacılıkYıldız Teknik ÜniversitesiVeri Bilimi ve Büyük Veri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖYKÜM ESRA YİĞİT
- Origin and destination based demand of continuous pricing for airline revenue management
Havayolu gelir yönetimi için sürekli fiyatlandırma yapısında başlangıç ve varış yerine dayalı talep tahmini
MEHMET MELİH DEĞİRMENCİ
- Robust planning/scheduling of airport resources through reinforcement learning
Havaalanı kaynaklarının pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle sağlam planlanması/çizelgelemesi
MÜGE MUHAFIZ YILDIZ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ARSLAN ÖRNEK
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT AVCI