Sağlık sektöründe talep tahmini
The Health sector demand forecasting
- Tez No: 538122
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Sağlık Kurumları Yönetimi, Business Administration, Health Care Management
- Anahtar Kelimeler: Sağlık Sektörü, Talep Tahmini, Zaman Serileri, Random Forests, Hastane işletmeleri, Sağlık işletmeleri, İşletmeler, Healthcare Sector, Forecasting, Time Series, Random Forest, Hospital organizations, Health care organizations, Health sector, Demand estimation, Businesses
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık sektörü hizmet sektörü içinde önemi artan sektörlerden birisidir. Bu sektörde talebin öngörülmesi diğer sektörlere göre daha zor olduğundan tahminleme diğer sektörlerden daha karmaşıktır. Hasta talebinin tahmini personel çizelgeleme, stok maliyetleri ve diğer maliyetler gibi pek çok alanı ilgilendirmektedir. Talep tahmini ile ilgili geniş bir literatür olmasına rağmen, hasta tahmini ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışmada özel bir hastanede hasta talep tahmini yapılması amaçlanmaktadır. Sadece ayaktan hasta tahmini değil, ameliyat sayıları ve yatan hasta sayıları da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada talep tahmini gerçekleştirmek için hareketli ortalama, üstel düzgünleştirme, Holt yöntemi, trend analizi, regresyon ve makine öğrenmesi yöntemlerinden Random Forest Regresyon yöntemi uygulanmıştır. Ameliyat tahmininin yapılmasında her departman için geçmiş veriler ve ayaktan hasta verileri kullanılmıştır. Elde dilen sonuçlar hata ölçütlerine göre kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Health sector is one of the developing areas in service sector. As prediction of demand is harder than other sectors, forecasting is more complex in health sector. Forecasting of patient demand effects many areas such as staff scheduling inventory cost and other costs. There is an enormus literature regarding forecasting however, research regarding patient forecasting is much more limited. This research aims to forecast passenger demand in a private Hospital. Not only patinet demand is analyzed but also number of surgeries and number of inpatient demand is analyzed. In this research moving average, exponential smoothing, Holt Method, trend analysis, regression and Random Forest Regression which is a method of machine learning are used for forecasting for each departments. The results obtianed are compared according to error measures.
Benzer Tezler
- Hizmet işletmelerinde talep tahmini: Sağlık işletmelerinde bir uygulama
Başlık çevirisi yok
AYŞE GÖKSU ÖZÜDOĞRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÖRENER
- Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini
Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry
HANDE NASUHOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMaltepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER TOMBUŞ
- Talep tahmin doğruluğunu arttırmak için talebi etkileyen faktörlerin analizi ve ilaç sektöründe ekonometrik bir model önerisi
The analysis of factors influencing demand with the goal of increasing sales forecast accuracy and econometric modelling recommendations in the pharmaceutical sector
HİKMET ERKAN
- Machine learning based for insurance claims fraud detection technique for safeguarding the health industry
Sağlık sektörünü koruma amaçlı makine eğitimi tabanlı sigorta talep dolandırıcılığı tespit tekniği
GHİNA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. RAFET AKDENİZ
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA