Geri Dön

Başvuru yapan adaylardan iş bulanların tahmin edilmesi

Predicting applicants finding a job

PDF İndir

  1. Tez No: 495125
  2. Yazar: TUĞBA OKTAR KOZAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
  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: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Gelişen teknolojiyle birlikte şirketler arası rekabet yeni bir boyut kazanmıştır. Artık en önemli güç hemen her sektör için veri olmuştur. Her şirket kendi sektörüyle ilgili olarak elindeki verilerden mümkün olduğunca anlamlı bilgiler çıkarıp bunları kendi çıkarları doğrultusunda kullanmayı amaçlamaktadır. Verilerden direk elde edilemeyen sonuçlar, makine öğrenmesi yöntemleriyle verilerden eğitilen modellerle elde edilmektedir. Bu sonuçlar şirketin satış, pazarlama gibi farklı departmanlarında farklı amaçlarla kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, bir iş arama sitesinden başvuru yapan adayların iş bulup bulmadığını tahmin edebilmektir. Bir yıl boyunca her ay işe girmiş ve işe girmemiş belli sayıda aday belirlenmiştir. Bu adaylar için site üzerinden yaptıkları başvuru ve login olma gibi davranışları incelenerek nitelikler türetilmiştir. Bu niteliklerle elde edilen veri setine çeşitli sınıflandırma algoritmaları uygulanarak sonuçlar incelenmiştir. Öncelikle çalışmada kullanılan veri setinin nasıl hazırlandığı ve veri setinde yer alan nitelikler tek tek açıklanmıştır. Kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri ve sınıflandırma algoritmaları anlatılmıştır. Ayrıca sonuçları iyileştirmek ve yorumlamak için kullanılan yöntemlerden bahsedilmiştir. Son olarak veri setine uygulanan tüm algoritmaların sonuçları verilerek sonuçlar arasında karşılaştırma ve yorumlamalar yapılmıştır

Özet (Çeviri)

With the developing technology, competition between companies has differentiated. Now the most important power is data for almost every sector. Each company intends to extract as much meaningful information as possible about its industry and use it in its own interests. The results, which can not be directly obtained from the data, are obtained with models trained with machine learning methods. These results are used for different purposes in different departments such as sales and marketing of the company. The purpose of this study is to be able to predict whether candidates applying from a job search site have found a job or not. A certain number of candidates who have been employed each month for a year and have not been employed have been identified. Attributes have been derived for these candidates by examining their behaviors such as application and login made through the site. The classification algorithms were applied to the data set and the results were examined. Firstly, how the data set used in the study is prepared and the attributes included in the data set are explained one by one. Used machine learning methods and classification algorithms are explained. It also mentions methods used to improve and interpret the results. Finally, the results of all the algorithms applied to the data set are given and the results are compared and interpreted.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    439200

    Intention – behavior gap as a predictor of applicant withdrawal from the job application process

    Adayların iş başvuru sürecinden çekilmesini etkileyen bir faktör olarak niyet – davranış uyumsuzluğu

    YALÇIN AÇIKGÖZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    PsikolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİYE CANAN SÜMER

  2. Tez No

    376617

    Okul yöneticileri ve öğretmenlerin eğitim kurumlarına yönetici atamaya ilişkin görüşlerinin incelenmesi: İzmir ili Çiğli ilçesi örneği

    Investigation of views of school administrators and teachers about assignment of administrators to educational institutions

    NAZMİYE GÜÇLÜOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Eğitim ve ÖğretimOkan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ESEN ALTUNAY

  3. Tez No

    539465

    Alt ekstremite yumuşak doku defektlerinin rekonstrüksiyonunda kullanılan serbest fasyokutan çapraz bacak flebi ile serbest fasyokutan konvansiyonel fleplerin nörosensöriyel ve klinik karşılaştırılması

    Neurosensorial and clinical comparison of the free fasciocutaneous cross-leg flaps and free conventional fasciocutaneous flaps used in the reconstruction of soft tissue defects of the lower extremity

    HASAN TUNA TÜRKMEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiAkdeniz Üniversitesi

    Plastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER ÖZKAN

  4. Tez No

    450953

    İş öneri sistemlerinde adayların ve ilanların eşleştirilmesi için sınıflandırma tekniklerinin uygulanması

    Applying classifications techniques in job recommendation system for matching of candidates and advertisements

    GÖZDE ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Tez No

    522481

    Ücretli öğretmenlerin ahs ve matematiksel programlama modeli ile ilk ve ortaöğretim okullarına atama probleminin çözümü: Kırıkkale'de bir uygulama

    The solution of the assignment problem of the substitute teachers with ahs and mathematical programming model in primary and secondary schools: An application in Kirikkale

    VİLDAN ALVER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SUNA ÇETİN

    DOÇ. DR. TAMER EREN

Geri Dön