Behavioral analytics: Understanding individual and group behavior using transactional big data
Davranış analitiği: Bireysel ve grup davranışlarını işlemsel büyük veri analitiği ile anlamak
- Tez No: 627703
- Danışmanlar: PROF. BURÇİN BOZKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
Yeni analitik hesaplama yöntemlerinin ortaya çıkması ve çeşitli kaynaklardan gelen yüksek çözünürlüklü zamansal-mekansal veritabanlarının yaygınlaşması ile birlikte geniş çaplı davranış analitiği çalışmaları daha kolay ve düşük maliyetli bir hale gelmiştir. Bunun sonucu olarak yeni bir alan olarak hesaplamalı sosyal bilimler çağının başladığını söyleyebiliriz. Bu tez, bireysel ve grup olarak insan davranışlarını anlamak, açıklamak ve tahminlemek amacıyla büyük veriyi kullanan hesaplama tekniklerine dayalı yeni analitik yaklaşımlar önermektedir. Tez, 3 bölümden oluşmaktadır: Birinci bölümde, müşteri fatura ödeme davranışını tahmin etmek ve faturaların daha verimli bir şekilde tahsilatına yardımcı olmak amacıyla yeni bir davranışsal puanlama modeli ve buna bağlı bir şekilde tasarlanmış bir karar destek sistemi öneriyoruz. İkinci bölümde, işlemsel büyük verileri kullanarak pazar payı modellerini doğrulamak için yeni bir veri odaklı yaklaşım öneriyoruz. Bu doğrulama sonucunda kullanılan pazar payı modellerinin rekabetçi tesis yerleşim yeri seçim modelleri için geçerli varsayımlar olduğunu gerçek büyük veri yardımıyla göstermekteyiz. Son bölümde ise insanları şehirlere çeken etkenleri araştırıyor ve bu amaçla insan akışlarının bir kentsel alanda ekonomik refahı artıran ne tür etkileşimlere ve bilgi aktarımlarına yol açtığını anlamak için bir ağ modeli öneriyoruz. Çalışmalarımızın sonuçlarının gelecekteki araştırmalara faydalı olmasını ve yetkililerin, organizatörlerin, planlamacıların ve politikacıların vereceği, insanların yaşam kalitesini iyileştirecek, ayrımcılığı ve eşitsizliği ortadan kaldıracak daha iyi kararlara ışık tutmasını umuyoruz.
Özet (Çeviri)
The rise of new computational approaches in analytics and the availability of various fine-grained datasets with spatio-temporal dimensions from different data collection sources have made large-scale behavioral analytics less costly and easier. This has given rise to a new era of computational social science. This thesis proposes new approaches to using computational techniques that leverage large-scale datasets in order to understand, describe, and predict human behavior in individual and population levels. This thesis consists of three chapters. In the first chapter, we propose a novel behavioral scoring model and design a decision support system to predict customer invoice payment behavior and help decision makers to collect the issued invoices more efficiently. In the second chapter, we propose a novel data-driven approach in order to validate market-share models using transactional big data. We provide strong evidence, with the help of real world data, that these models are viable assumptions for competitive facility location models. Finally, we investigate how people are attracted by cities, and propose a network model to understand how their flow leads to interactions and information diffusion, which contributes to the economic well-being in an urban area. We hope the results of our studies benefit the future research and help decision makers such as authorities, organizers, planners, and politicians to make better decisions that improve people's quality of life, and eradicate segregation and inequality.
Benzer Tezler
- Büyük veri ve kent: İstanbul tarihi yarımada'da konum tabanlı sosyal medya verileri üzerinden sosyo-mekansal ayrışmanın incelenmesi
Big data and city: Investigation of socio-spatial segregation through location-based social media data in the historical peninsula of Istanbul
ÜMMÜGÜLSÜM ORTAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ
- Yaşlılık kurumlarında yaşlı mekansal davranış ve bilişiminin mekansal dizim bağlamında irdelenmesi
Examination of the cognition and spatial behaviour of residents in elderly care institutions using space syntax
ESRA AKAN
- Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması
Customer analytics and recommender systems application
ÖZGE ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Konut planlamasında kullanılabilecek bir fonksiyonel yaklaşım model
A Functional approaching model for housing planning
DEMET ERDOĞAN