Geri Dön

Metin madenciliği teknikleri ile şirketlerin vizyon ifadelerinin analizi

Analysis of vision statements of firms by using text mining techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 351044
  2. Yazar: CEMİLE MELEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Metin Madenciliği, İtibar Yönetimi ve Vizyon İfadeleri, Data Mining, Text Mining, Reputation Management and Vision Statements
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Günümüzde mevcut veritabanlarında bulunan ham verilerin her geçen gün artması, ham verilerden elde edilmek istenen bilgilerin de doğru ve güvenilir olma ihtiyacını da arttırmıştır. Bu nedenle veri madenciliği önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Veri madenciliği ile elde bulunan sayısal haldeki verilerin analizi rahatlıkla yapılabilmekteyken, metin halde bulunan verilerin analiz edilmesi de önemli bir ihtiyaç halinde gelmiş ve metin madenciliği konusunda yapılan çalışmaları da artmıştır. Metinsel verilerin sayısallaştırılarak veri madenciliği algoritmalarına girdi oluşturabilecek hale dönüşmesini sağlayan metin madenciliği günümüzde büyük önem teşkil etmektedir.Bu çalışmada, metinsel veri kaynağı olarak ele alınan şirketlerin vizyon ifadelerinin incelenip itibar kriterlerinin analiz edilmesi amacıyla, Capital dergisi ?En Beğenilen Şirketler? araştırmasında yer alan şirketlerin vizyon ifadeleri Statistica programı ile sayısallaştırılmış ve metin madenciliği yöntemleri aracılığıyla analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The amount of raw data in databases available today increases each passing day. The knowledge that desired to be obtained from the raw data also increased the need for information to be accurate and reliable. For this reason, data mining has become an important area of study. Mining and analysis of data that is obtained in numerical form could easily be done; however, analyzing the data in the text form has a major case of need. Thus, studies that have been made in text mining area have increased. Text mining, which makes the conversion of textual data available for being input of data mining algorithms, is crucial today.In this study, corporate vision statements are taken as a source of textual data. The corporate investigated are taken from the Capital Magazine?s ?Most Admired Companies 2010? survey. These vision statements have been analyzed via Statistica software and results of the analyses are interpreted according to criteria of reputation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    748774

    Faaliyet raporlarında metin madenciliğinin kullanımı: BİST şirketlerinin kârlılıklarının tahmini

    Text mining using in annual reports: Prediction of the BIST companies' profitabilities

    MAHMUT TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİROL YILDIZ

  2. Tez No

    688340

    Küresel marka konumlandırmasında metin madenciliği yaklaşımı ile algılama haritalarının oluşturulması: Cep telefonu sektöründe bir uygulama

    Creating perceptual maps with text mining approach in global brand positioning: An application in the mobile phone industry

    HALE TUĞÇE ALTUNAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeSamsun Üniversitesi

    Uluslararası İşletmecilik ve Ticaret Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL YILMAZ

  3. Tez No

    895348

    Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators

    Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi

    MAHMUT SAMİ SİVRİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Tez No

    335700

    Borsa İstanbul (BİST) 100 endeksi yönünün ekonomi haberleri ile tahmin edilmesi

    Prediction of Borsa Istanbul 100 index direction using financial news articles

    HAKAN GÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  5. Tez No

    791985

    Finsentiment: Predicting financial sentiment and risk through transfer learning

    Başlık çevirisi yok

    ZEHRA ERVA ERGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER

Geri Dön