Geri Dön

Kargo şirketlerinin verimlilik analizine yönelik hibrit duygu analizi ve veri zarflama analizi yaklaşımı

A hybrid sentiment analysis and data envelopment analysis approach to productivity analysis of cargo companies

PDF İndir

  1. Tez No: 1024966
  2. Yazar: NUR BEŞER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUNCAY ÖZCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kargo taşımacılığı faaliyetleri son yıllarda büyük bir hızla artış göstermiştir ve firmaların performanslarının çeşitli yönlerden analiz edilmesi ihtiyacı oluşmuştur. Bu çalışmanın ana amacı; kargo firmalarının performanslarını Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Duygu Analizi yöntemleri kullanılarak değerlendirilmesidir. Algılanan kalite ve gönderi iletim performanslarının çeşitli analiz yöntemleriyle açığa çıkartılması çalışmanın ikincil amaçlarındandır. Çalışmada literatür taraması yardımıyla firmaların performanslarını etkileyen çeşitli performans kriterleri tespit edilmiştir. Sistematik literatür taraması sonucunda performans metriği olarak müşterilerin algıladığı kalite bileşenleri olan hasarlı kargo şikayetlerinin sayısı, kayıp kargo şikayetlerinin sayısı, kurye hatalarından kaynaklı şikayetler, müşteri hizmetleri ile yaşanan sorunlar ve teslimat aşamasında yaşanan aksaklıklar belirlenmiştir. Bu metriğe ait veriler kamuya açık platformlarda kullanıcıların paylaştığı şikâyet verileri üzerinden duygu analizi çalışması yapılarak elde edilmiştir. Çalışmada kullanılan bir diğer performans metriği ise gönderi sayıları, paket miktarları ve paket gönderilerinin uzaklık verileri ile elde edilen bayi performansı metrikleridir. Duygu analizi ile elde edilen veriler VZA uygulamalarında 18 adet firma için çıktı verisi olarak kabul edilmiş, girdi verisi olarak ise firmaların çalışan sayıları, şube sayıları vb. veriler kullanılarak dört farklı VZA modeli çıktı yönelimli olarak veri setine uygulanmıştır. Farklı VZA modellerinin karşılaştırılması sonucunda firmalar etkinliklerine göre sıralanmış ve geliştirmeye açık yönler tespit edilmiştir. Bu firmalardan etkinlik seviyesi bakımından son sıralarda olan firma için daha sonra bayi bazında etkinlik analizi çalışması uygulanmış ve sorunun kaynağı tespit edilmeye çalışılmıştır. Çalışmanın bu noktasında tek bir firmadan toplanan veriler ağ VZA ve bağlantısal ağ VZA uygulamalarıyla analiz edilmiştir. Bu iki model çalışmada kullanılan diğer VZA modellerinden farklı olarak kullanılan ağ yapısı sayesinde bayi etkinliklerinin kapalı kutu mantığından kurtarmış ve derinlemesine analiz edilmesine olanak sağlamıştır. Yapılan bu analiz ile gönderimin hangi aşamasında etkinlik kaynaklı problem bulunduğu anlaşılmıştır. Literatürde lojistik ve kargo hizmetlerine dönük VZA ve duygu analizi çalışmaları bulunmaktadır ancak VZA ve duygu analizi yöntemlerinin bir arada kullanıldığı entegre çalışmaların sınırlı olduğu görülmektedir. Çalışma, bu noktada bu iki yöntemi farklı performans metrikleriyle bir araya getirerek literatüre yöntemsel anlamda katkı sağlamaktadır. Çalışmanın sonuçları kargo taşımacılığı sektöründe faaliyet gösteren firmaların değerlendirilmesinde, etkinliklerinin analizinde kapsamlı bir çalışma örneği sunmaktadır. VZA yöntemlerinin yönetimsel seviyede özel sektör uygulamalarına dönük kullanımı açısından da alandaki çalışmalar için bir çerçeve sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Cargo operations have increased rapidly in recent years, and analyses of various aspects of the performance exhibited have been developed. The main objective of this study is to systematically evaluate the performance of cargo companies using Data Envelopment Analysis (DEA) and Sentiment Analysis methods. Perceived quality and distribution are among the comprehensive objectives of distributing distribution performance elements through various analysis methods. Performance indicators and their evaluation methods have been examined through a comprehensive literature review, and the methods used in this field have been investigated in detail. It was understood that the nature of the defined problem and the sectoral breakdown considered played a role in the selection of the analysis method. At this point, the most suitable approach to fill the gap identified in the literature and the data structure is to use an integrated approach of sentiment analysis and data envelopment analysis. It was decided that addressing the problem from both ends—operational and customer experience—would enhance the comprehensive and innovative aspects of the study. Literature review reveals that Data Envelopment Analysis (DEA) has been applied in the cargo transportation sector, generally using network data envelopment analysis methods, to increase profit margins or efficiency. Various applications have been carried out by adding sector-specific variables and determining the input and output variables of the model accordingly. DEA is generally preferred when used in conjunction with various multi-criteria decision-making techniques or machine learning applications, but its use with sentiment analysis is relatively less common. DEA application methods have undergone various changes and developments since their introduction to the literature. In this context, the basic models, CCR and BCC, have been developed for different purposes, focusing on input and output. Following these models, the super-efficiency model, differing from the others, presents results across a broader spectrum, allowing for the creation of rankable efficiency scores. The cross-efficiency method is a method that takes into account a cross-comparison by applying the efficiencies obtained with CCR to other DVBs. Network DEA consists of establishing two different DEA models with multiple steps. For example, the output of the first model forms the input for the second model, allowing for a deeper analysis through two-tiered evaluation. Connective Network DEA, a further development of this model, considers the overall efficiency of the system holistically In the research, screening methods and performance evaluation criteria have been identified using various performance methods. As a result of the systematic literature review, perceived quality components such as the number of complaints about damaged cargo, the number of complaints about lost cargo, complaints arising from courier errors, problems experienced with customer service, and disruptions experienced during the delivery phase were determined as performance metrics. The data for this metric was used to create a sentiment analysis study based on data shared by users on publicly available platforms. Another performance metric used in the study is dealer performance metrics, which are specified by shipment parts, package quantities, and package delivery distance data. The User Complaints Dataset was created using data mining applications with the help of various libraries in Python. Various publicly accessible websites were visited, and user complaints and reviews about shipping companies were collected. Using a library that optimizes the data and avoids disrupting site traffic, a total of 4628 data points were obtained for 12 cargo companies. Following this process, aspect-based sentiment analysis was applied, and sentiment scores were created for cargo companies based on different characteristics. Data obtained through sentiment analysis were accepted as output data for DEA analysis applications for 12 companies, while input data included employee part numbers, regional profiles, etc. The data was input and validated by the performance of four different DEA models. The results of meeting different DEA (Data Envelopment Analysis) models were ranked according to the firms' effectiveness, and distributed gaps were identified. For Company I, which ranked last in terms of efficiency level, a dealer-based efficiency analysis study was subsequently conducted, and the source of the problem is still being identified. As a result of the application study, various approaches were tested in measuring both the sectoral performance and the dealer-based performance of cargo companies. In the sectoral evaluation, sentiment analysis was conducted based on complaint comments and characteristics, and sentiment scores received by various companies from users in the categories of damaged cargo, lost cargo, courier errors, customer service problems, and late delivery issues were determined. It was understood that the biggest problem users experienced for all companies was late delivery. The dealer-based efficiency analysis was completed with a network DEA model created with average distance, total distance, daily number of shipments, and total number of packages. As a result of the study, no dealer achieved a perfect efficiency score. For example, even if dealers demonstrate effective distribution performance, they may still exhibit poor delivery performance. This study examined the reasons for the low performance score of the company selected for the Network DEA application and, through dealer-based analysis, enabled management-level decisions regarding opening new dealers, closing existing ones, and improving performance. Through this study, the company's performance was examined both through customer reviews and dealer-based activities. An end-to-end performance evaluation has been completed. Unlike other DEA models used in the study, the analysis conducted using network DEA and relational network DEA applications allowed these two models to move away from a closed-box approach to dealer operations and enable in-depth analysis thanks to their network structures. As a result of these models, dealers were evaluated in two stages, distribution performance and delivery performance were evaluated separately. The performance deficiencies of each dealer were revealed through bottleneck analysis. Studies on DEA and sentiment analysis in logistics and courier services exist in the literature; however, the number of integrated studies that use DEA and sentiment analysis methods together and construct a network DEA structure, which is an innovative approach, appears to be limited. This study contributes to the literature from a managerial perspective by combining these two methods with different performance metrics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    860505

    Veri zarflama analizi ile etkinlik ölçümü ve SERVQUAL modeli ile hizmet kalitesi değerlendirme: Bir kargo firmasında uygulama

    Efficiency measurement with data envelopment analysis and service quality assessment with the SERVQUAL model: Application in a cargo company

    BÜŞRA DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TALİP KELLEGÖZ

  2. Tez No

    182492

    Uluslararası lojistik şirketlerinde karşılaştırmalı ölçüm (benchmarking) uygulamaları

    Benchmarking applications in the international logistics companies

    AYFER SANCAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN KARA

  3. Tez No

    487856

    Kargo sektöründe dağıtım ağı optimizasyonu için bir model önerisi ve uygulaması

    A model of proposal for distribution network optimization in cargo sector and its application

    BERNA ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH TÜYSÜZ

  4. Tez No

    835311

    Tramp shipment routing and scheduling with inventory and stowage constraints

    Stok ve istif kısıtlamaları ile tramp sevkiyatı yönlendirme ve planlama

    PINAR ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği ve Operasyon Yönetimi

    PROF. DR. CEYDA OĞUZ

  5. Tez No

    855513

    Gemiler için kinematik bir stirling motorunun hareket mekanizmalarının incelenmesi

    An investigation on driving mechanisms of the kinematic stirling engine for ships

    SERDAR METE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA ERGİN

Geri Dön