Geri Dön

Mobil uygulamaların gelecek dönemde kullanımının zaman serileri kullanılarak tahmin edilmesi

Mobile applications usage forecasting using time series

PDF İndir

  1. Tez No: 668574
  2. Yazar: UĞUR İNCE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ
  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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara 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: 59

Özet

Bir veya daha fazla değişkenin zamana dayalı değişiminin gösterildiği serilere zaman serisi denir. İhtiyaca göre yıllık, çeyreklik, aylık, haftalık, günlük, saatlik gibi farklı periyotlarda gösterim yapılabilir. Zaman serileri üzerindeki geçmiş dönem gözlem değerleri kullanılarak gelecek dönemle ilgili öngörüde bulunmak mümkün olabilmektedir. Günümüzde zaman serileri ekonomi, finans, meteoroloji, tarım, mühendislik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Örnek olarak ekonomide yıllık ihracat ve ithalat miktarları, elektrik üretimi için mevsimsel/sıcaklığa dayalı tüketim miktarları, yıllık/aylık ortalama trafik kaza sayısı, tarım ve barajlar için aylık yağış miktarı, mevsimlere göre sıcaklık değer tahmini, personel planlaması için firmaların müşteri yoğunluk periyotları, seyahat planlamaları için zamana dayalı trafik yoğunluk haritasının oluşturulması, işletmelerin dönemsel/mevsimsel üretim ve stok planlaması gibi konularda yoğunlukla kullanılmaktadır. Bu gibi birçok alanda faaliyet gösteren kurum ve şirketlerin önemli kararlar alması ve stratejilerini belirlemesi için sonraki dönemlerle ilgili öngörülere ihtiyaç duymaktadır. Çalışmamızda Türkiye'nin ileri gelen operatörlerinden Turkcell İletişim Hizmetleri A.Ş ye ait bir mobil uygulamanın ileriki dönemlerdeki kullanımının tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda belli bir zaman dilimindeki günlük kullanıcı giriş sayısı kullanılarak sonraki dönemlerde gerçekleşebilecek günlük giriş sayısı için tahmin çalışmaları yapılmıştır. Kullanılan istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi yöntemlerinin tahmin başarımları karşılaştırıldığında en yüksek başarımın SVM ile elde edildiği arkasından da YSA yönteminin geldiği görülmüştür. İstatistiksel yöntemlerin başarımları ise daha sonradan gelmiştir. Gelecek dönem kullanım eğrisinin tahmin edilmesiyle birlikte kullanılan kaynakların optimizasyonu, kapasite ve altyapı planlaması, efektif reklam planlamalarının yapılabilmesi, beklenenin üzerinde ya da altında kullanım olması halinde normal olmayan bir durumun yaşandığının tespit edilmesi (sistemsel sorun, siber saldırı, kampanya etkisi, özel gün vs.) gibi avantajların sağlanması hedeflenmektedir.

Özet (Çeviri)

Series that show the time-based variation of one or more variables is called the time series. Depending on the need, annual, quarterly, monthly, weekly, daily and hourly periods can be displayed. It is possible to make predictions about the future period by using past period observation values on time series. Time series are used in many fields such as economy, finance, meteorology, agriculture, engineering. For example, annual export and import amounts in the economy, seasonal / temperature-based consumption amounts for electricity generation, annual / monthly average traffic accidents, monthly precipitation amount for agriculture and dams, temperature estimation according to seasons, customer density periods for personnel planning, travel It is used extensively in subjects such as creating a time-based traffic density map for planning, periodic / seasonal production and stock planning of enterprises. In order to make important decisions and to determine their strategies, companies and companies operating in many such fields need forecasts for the next periods. In this thesis study is aimed to forecast the usage of a mobile application in the future periods. The data set belongs to one of the leading communication company which name is Turkcell. In this context, the number of daily user logins in a certain period of time is estimated for the number of daily entries that may occur in the following periods. When the prediction performance of statistical methods and machine learning methods were compared, it was seen that the highest performance was achieved with SVM, followed by ANN method. The performance of statistical methods is lower than machine learning methods. With the estimation of the future usage trend, optimization of the resources used, capacity and infrastructure planning, effective advertisement planning, determination of an abnormal situation(anomaly) in case of use above or below expected (system problem, cyber attack, campaign effect, special day, etc.)is aimed to be provided.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    739766

    Bankacılık sektöründe dış kaynak çalışan yönetiminin iyileştirilmesinde bilgi teknolojileri kullanımına yönelik bir uygulama

    An application to use information technologies to improve management of outsourced employee in the banking industry

    SEREN AKBABA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  2. Tez No

    381214

    Seçilmiş Türk efsanelerinden etkileşimli bir elektronik kitap uygulaması

    An interactive electronic book application interacted with selected Turkish legends

    BANU BULDUK

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Güzel SanatlarHacettepe Üniversitesi

    Grafik Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. İNCİLAY YURDAKUL

  3. Tez No

    760261

    AG destekli mobil iç mekan tasarım uygulamalarında katılımcı tasarım deneyimi: Kullanıcı memnuniyeti ve e-hizmet kalitesi üzerinden bir değerlendirme

    Participant design experience in ar supported mobileinterior design applications: An Evaluation on usersatisfaction and e-service quality

    SARA BENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç Mimari ve DekorasyonBahçeşehir Üniversitesi

    İç Mekan Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DR. SUZAN GİRGİNKAYA AKDAĞ

  4. Tez No

    786735

    Seyircilerin ve düzenleyenlerin gözüyle çevrim içi film festivalleri: Dönüş(emey)en tanımlamalar, olanaklar ve sınırlılıklar

    Online film festivals: An investigation into festival experience through the perspectives of audiences and programmers

    YUNUS ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Sahne ve Görüntü SanatlarıGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ECE VİTRİNEL

  5. Tez No

    731698

    Classification of chest X-rays by divergence-based convolutional neural network

    Diverjans temelli evrişimsel ağ ile akciğer röntgen görüntülerinin sınıflandırılması

    MUHAMMED NUR TALHA KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

Geri Dön