Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak işletmelerin dijital olgunluk seviyelerinin tahmin edilmesi
Predicting digital maturity levels of enterprises using machine learning methods
- Tez No: 1019762
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital dönüşüm süreçleri, işletmelerin rekabetçiliklerini sürdürebilmeleri açısından stratejik bir öneme sahiptir. Bu süreçlerin etkin biçimde yönetilebilmesi için işletmelerin dijital olgunluk seviyelerinin sistematik ve güvenilir yöntemlerle değerlendirilmesi gerekmektedir. Literatürde dijital olgunluk değerlendirmeleri çoğunlukla anketler ve uzman görüşlerine dayalı ölçüm yaklaşımlarıyla ele alınmakta, bu yaklaşımlar genellikle mevcut durumu betimlemekle sınırlı kalmaktadır. Bu tez çalışmasında, gerçek saha verileri kullanılarak işletmelerin dijital olgunluk seviyelerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilip edilemeyeceği araştırılmıştır. Çalışma kapsamında keşifsel veri analizi ile birlikte regresyon ve sınıflandırma temelli modeller geliştirilmiş ve karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, dijital olgunluk seviyesinin belirli işletme ve teknoloji göstergelerinden anlamlı bir doğruluk düzeyiyle tahmin edilebildiğini ve bu yaklaşımın karar destek süreçlerinde kullanılabilir olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Digital transformation processes have become strategically important for enterprises to maintain their competitiveness. In order to manage these processes effectively, digital maturity levels of enterprises need to be assessed using systematic and reliable approaches. In the literature, digital maturity assessments are mostly based on surveys and expert evaluations, which primarily focus on describing the current state and provide limited predictive capability. In this thesis, the feasibility of predicting enterprises' digital maturity levels using machine learning methods is investigated based on real-world field data. Exploratory data analysis as well as regression- and classification-based models are employed and evaluated comparatively. The results indicate that digital maturity levels can be predicted with a meaningful level of accuracy using organizational and technological indicators, demonstrating the applicability of data-driven approaches for decision support.
Benzer Tezler
- Discovering market insights from online product reviews through sentiment analysis
Çevrimiçi müşteri yorumları ile duygu analizi ve pazar payı için bir içgörü aracı
MUHAMMET ALİ KADIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI
- Dijital pazarlamada makine öğrenimi modelleri ile dönüşüm tahmini
Conversion prediction in digital marketing using machine learning models
ÖMER FARUK TÜRKEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ReklamcılıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÇOKER
- Veri merkezleri için makine öğrenmesi temelli izleme sistemi tasarımı
Machine learning based monitoring system design for data centers
METEHAN HAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- Türkçe E-ticaret yorumlarının çok etiketli analizi için derin öğrenme modellerinin uygulanması
Applying deep learning models for multi-label analysis of Turkish E-commerce comments
ABDULKADİR ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ZEHRA SOLAK
- Makine öğrenmesi tabanlı bir uzman sistem tasarımı
Machine learning based an expert system design
ADNAN FATİH KOCAMAZ
Doktora
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT DİKMENGİL
YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR