Geri Dön

Makine öğrenmesi teknikleriyle itfaiye istasyonlarının performansının ölçülmesine yönelik web uygulaması

A web application for measuring performance of fire stations through machine learning techniques

  1. Tez No: 570999
  2. Yazar: EKİN AKKOL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 101

Özet

Bilişim sistemlerinde meydana gelen hızlı gelişmeler, verilerin organizasyonların karar verme sürecinde etkin bir şekilde kullanımına olanak sağlamaktadır. Ham verilerin işlenmesi ve analiz edilerek karar verme süreçlerine dahil edilmesi, kamu kurum ve kuruluşlarında daha etkin yönetim, performans ölçümü ve kamu kaynaklarının etkin kullanımı gibi konularda büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında İzmir İtfaiye Daire Başkanlığı'nın karar verme süreçlerini doğrudan destekleyebilecek yapıda bir sistem tasarlanmıştır. Çalışma, İtfaiye Daire Başkanlığı'ndan yetkili kişilerle sürekli fikir alışverişi yapılarak, tamamen itfaiyenin ihtiyaçları gözetilerek gerçekleştirilmiştir. Karar vericilere karar verme süreçlerinde destek olmayı, anlık ve geleceğe yönelik çıkarımlarla var olan verilerden yararlı bilgiler elde etmeyi amaçlayan web tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulamanın geliştirilmesi aşamasında İzmir İtfaiye Daire Başkanlığı tarafından oluşturulmuş, kâğıt üzerinde tutulan ve arşivlerde saklanan İtfaiye Yangın Raporu formlarının dijitalleştirilmesi sağlanmıştır. Dijitalleştirilerek veri tabanına kaydedilen formlardan, çeşitli sorgular ve analizler yapılarak itfaiyenin mevcut durumu ve performansı ortaya konulmuştur. Ayrıca geleceğe yönelik tahminlemeler de yapılarak uygulama, mevcut durumun ve performansın yanında, ileriye dönük bilgiler de sunan bir sistem haline getirilmiştir. Geleceğe yönelik tahminlemeler yapılırken zaman serisi analizlerinden ve makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanılmıştır. Tüm sorgu, analiz ve tahminlemeler web uygulamasında çeşitli grafikler, haritalar ve sayısal değerler olarak karar vericilere raporlanmıştır. İtfaiye Yangın Raporu formlarının arşivlerde değil veri tabanında saklanması; verilerin kaybolma, deforme olma ve karar verme sürecine etkin olarak katılamaması gibi olası risklerin önüne geçilmesinde önemli bir role sahiptir. Uygulama, veri tabanına kaydedilen ham verilerin yararlı bilgilere dönüştürülmesiyle özellikle stok yönetimi, insan kaynakları yönetimi, itfaiye istasyonu yer seçimi gibi konularda karar verme desteği sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

The rapid development of information systems enables the efficient use of data in decision-making process of organizations. The processing and analysis of raw data and including them in decision-making processes have a great importance for more effective management, performance measurement and effective use of public fundings in public institutions and organizations. Within the scope of this study, a system was designed to support the decision-making processes of the Izmir Fire Department directly. The study was carried out by constantly exchanging ideas with the authorized persons of the Fire Department and taking into consideration the needs of the fire brigade. A web-based application, which aims to support the decision-maker in the decision-making process and to obtain useful information from the existing data by making instant and future inferences, was developed. During the development process of the application, the Fire Report forms, which were created, kept on paper and stored in archives by Izmir Fire Department, were digitized. The current situation and performance of the fire brigade has been revealed by making various queries and analyzes from the forms which are saved to database by digitizing them. In addition, by making forecasts for the future, the application has been turned into a system that provides forward-looking information and shows the current situation and performance. Time series analysis and machine learning techniques were used to make predictions for the future. Queries, analyzes and predictions in this web application were reported to the decision maker with graphs, numerical values and maps. Keeping fire reports forms into databases instead of archives has an important role to prevent risks such as absence of data, having deformed data, and non-particpation of data into decision making process effectively. The application will provide support for decision-making on issues such as stock management, human resource management, fire station location selection, by converting raw data into useful information.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi teknikleriyle mobil ödemede sahtekarlık tespiti

    Fraud detection in mobile payment with machine learning methods

    ÖZLEM GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ARAS

  2. Makine öğrenmesi teknikleriyle göl seviyesi tahmini: Büyük Göller örneği

    Lake level estimation with machine learning techniques: Great Lakes example

    MEHMET FEHMİ YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat MühendisliğiKTO Karatay Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VAHDETTİN DEMİR

  3. Makine öğrenmesi teknikleriyle kripto para duygu analizi

    Başlık çevirisi yok

    GÜL CİHAN HABEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MANSUR ALP TOÇOĞLU

    DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN

  4. Makine öğrenmesi teknikleriyle yazılım uyum metriklerinin tahmini

    Predicting software coheson metrics with machine learning techniques

    ELİF NUR HANER KIRĞIL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TÜLİN ERÇELEBİ AYYILDIZ

  5. Makine öğrenmesi teknikleriyle kredi başvuru skor kartının oluşturulması

    Developing credit application skorcard with machine learning techniques

    NESRİN AKPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR