Geri Dön

Yapay sinir ağları, lojistik regresyon ve karar ağaçları uygulamaları ile kariyer başarısı tahmini: Akademisyenler üzerine bir araştırma

Career success estimation with artificial neural networks, logistic regression, and decision trees applications: A study on academic staff

PDF İndir

  1. Tez No: 422583
  2. Yazar: ORHAN ER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ORHAN ADIGÜZEL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Akademisyenler, Başarı, Karar ağacı, Kariyer, Lojistik regresyon modelleri, Lojistik regresyon yöntemi, Yapay sinir ağları, Academicians, Success, Decision tree, Career, Logistic regression models, Logistic regression method, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Akademisyenler üzerine yapılan bu araştırmanın amacı kariyer tercihleriyle kariyer başarısı arasındaki ilişkiyi tespit etmek, kariyer bağlılığı ve örgütsel bağlılık ile kariyer başarısı arasındaki ilişkiyi Holland'ın tipoloji kuramı bağlamında incelemektir. Ayrıca Holland tarafından ortaya konulan tipoloji kuramının ülkemize olan uyumunu araştırmaktır. Mesleki ilgi alanı seçiminde doğru tercih yapan bireyin kariyerinde de başarılı olacağı düşünülmektedir. Bu anlamda akademisyenlerin mevcut mesleklerinin kişilik tipi ile mesleki ilgi ölçeğine göre ortaya çıkan mesleki ilgi profili kıyaslanmıştır. Çalışma sonucunda, Türkiye'deki akademisyenlerin büyük bir çoğunluğunun Holland'ın mesleki ilgi profiline uyumlu olmayan bir ilgi alanı seçtiği görülmüştür. Çalışma kapsamında bir takım istatistiksel analizler yaparak değişkenler arasındaki ilişkiler ortaya konulmuştur. Bununla birlikte akademisyenlerin kariyer başarılarına ait verilerin tahmin etme çalışmaları yapılmıştır. Tahminleme yapmak için“Lojistik Regresyon”,“Karar Ağaçları”ve“Yapay Sinir Ağları”olmak üzere üç farklı metot kullanılmıştır. 28 farklı veri seti kullanılarak bu yöntemlerin farklı veri setlerine verdikleri tepkiler karşılaştırılmıştır. Çalışma neticesinde, en iyi başarı sonuçları“Karar Ağaçları”yöntemi ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this research related to academic staff is to determine the relationship between career choice and career success, and to analyze the relationship between career commitment, organizational commitment and career success in the context of Holland's typology theory. Moreover, another purpose of this research is to investigate the compliance vocational interest typology proposed by Holland with our country. An individual who makes the right choice in choosing professional interest is considered to be successful in his career. In this sense, personality type of current professional of academic staff is compared with their emerging vocational interest profile based on scale of vocational interest. In conclusion, it is shown that a majority of academic staff in Turkey select an area of career interest which is not compliant with Holland's vocational interest profile. In this work, relationships have been demonstrated between variables by making a number of statistical analyzes. In addition to this, the prediction studies related to data from career success of academic staff has been made. In order to make this prediction, three different methods named“Logistic Regression”,“Decision Tree”and“Artificial Neural Networks”have been used. By utilizing 28 different data sets, these methods have been compared for their response to them. Among these, best results have been obtained by the method of“Decision Tree”.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    240365

    Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz

    Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry

    KUBİLAY KARAKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)

  2. Tez No

    933956

    Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction

    Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları

    ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  3. Tez No

    587949

    Türkiye'de otomobil sigortası sahtekarlıklarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespit edilmesi

    Detecting automobile insurance frauds in turkey using machine learning approaches

    EZGİ GÜNBATAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    SigortacılıkHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET

  4. Tez No

    767841

    Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans

    Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma

    AHMET TALHA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  5. Tez No

    847173

    Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

Geri Dön