Geri Dön

Yapay sinir ağı teknikleri kullanarak eğitim yayıncılığı sektöründe veri madenciliği

Neural network technical and educational broadcasting data mining sector

  1. Tez No: 477622
  2. Yazar: AYHAN YANGIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Bu tezin amacı, insan beynindeki sinir ağlarının çalışmasından yola çıkılarak oluşturulan Yapay Sinir Ağları (YSA)'nın, eğitim yayıncılığı sektöründe satış tahmininde nasıl kullanılabileceğini araştırmak ve satış tahminini yapmak için en uygun YSA modeline ilişkin bir örnek sunmaktır. Kurumların günlük operasyonları her gün binlerce veri oluşturuyor. Yapılan her şey, atılan her adım, kurulan bir iletişim, yazılan her şeybir veri ve hepsi bir anlam içermektedir. Rekabetin artığı günümüzde fark oluşturmak için birçok kurum tarafından ihtiyaç duyulan bilgi, karşımıza çıkan verilerin anlamlı bir şekilde düzenlenmesi ile sağlanmaktadır. Dosya ve veri tabanlarında kayıtlı çoğlan verilerle veri madenciliğinin asıl hedefi; verilere ilişkin bilgiyi keşfetmek ve karar verme sürecine yardım edebilecek veri tabanındaki yararlı bilgileri elde etmektir. Bu çalışmada eğitim yayıncılığı sektöründe faliyet gösteren bir firmanın verileri kullanılmıştır. İlgili firmanın bilgi siteminden veriler alınarak satış tutarını etkileyebileceği düşünülen kriterler ortaya çıkarılmıştır. Satış talebini etkileyen faktörler; Satış Hacmi, Öğrenci sayısı, hane eğitim harcaması, dolar kuru, müşteri sayısı, Tüfe ve Üfe'dir. Yapay sinir ağının ürettiği sonuçların gerçeği ne kadar yansıttığı istatistiksel olarak araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, yapay sinir ağlarının eğitim yayıncılığı ile alakalı gelecekteki satışları tahmin etmede başarıyla kullanılabileceğini ortaya koymuştur.

Özet (Çeviri)

The purpose of this thesis is to investigate how artificial neural networks which is generated from the natural neural networks in the human brain can be used in sales forecasting in the education publishing sector and to present an example of the most appropriate artificial neural network model for making sales forecasts. The daily operations of institutions makes thousands of data every day. Everything which is done, every step which is taken, an established communication, every data which is written has a meaning. The main target of data mining is to discover information about the data and to provide useful information which will be able to help the proses of decision. The information that is needed by many organizations is provided through a meaningful arrangement of information data. In this study, a company's datas were used where is in the education publishing sector. Some datas were taken from the company's system to find out criteria which is affected on sales amount. Factors of influencing sales demand; sales volume, number of students, household education expenditure, dollar exchange rate, number of customers, CPI and PPI It' s investigated that the results of the artificial neural network how much reflects in reality According to result; artificial neural networks are succesful future sales of educational publications.

Benzer Tezler

  1. Machine learning analysis of data collected from published literature on photocatalytic reforming of glycerol

    Gliserolün fotokatalitik reformlaması hakkında literatürden toplanan veriler ile makine öğrenmesi analizi

    RÜVEYDA KARAKOYUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN YILDIRIM

  2. Beyin mr görüntülerini sınıflandırarak yapay sinir ağları kullanarak beyin tümörü tespiti

    Brain tumor detection using neural networks by classifying brain mri images

    AHMED M A ABUSAMRA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUAMMER AKÇAY

  3. Design of stiffened plates using soft computing techniques

    Esnek hesaplama teknikleri kullanarak takviyeli plakların tasarımı

    MEHMET TOLGA GÖĞÜŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İnşaat MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Mekanik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDÜLKADİR ÇEVİK

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZAKÇA

  4. Liquidity risk in Islamic banks: A machine learning approach

    İslam bankalarında likidite riski: Bir makine öğrenme yaklaşımı

    HALAH AHMED BAHANSHAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. RUSTU MURAT DEMIRER

  5. Predicting solar energy production using incremental machine learning techniques

    Kademeli makine öğrenmesi teknikleri kullanarak güneş enerjisi üretimi tahmini

    SEMANUR KAPUSIZOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EnerjiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA DİNLER