Makine öğrenmesi yöntemleri ile stadyuma gelecek seyirci sayısının tahminlemesi
Predicting number of audience to the stadium with machine learning methods
- Tez No: 675286
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Futbol günümüzde bir spor dalı olduğu kadar büyük bir endüstriye dönüşmüştür. Buradaki sportif rekabet artık yeşil sahalarda değil, saha dışındaki alanlarda da ekonomik olarak sürmektedir. Futbol kulüpleri sportif başarı için daha fazla gelire ihtiyaç duymaktadırlar. Kulüplerin en büyük gelirlerinin başında maç günü gelirleri olarak adlandırılan stadyum gelirleri gelmektedir. Bu gelirleri arttırmanın yolu stadyuma gelecek seyirci sayısını doğru şekilde tahmin edebilmekle doğru orantılıdır. Bu tez çalışmasında, futbol kulüplerinin maç günü gelirlerini arttırabilmesi stadyum faaliyetlerinin akademik sonuçlar ışığında düzenlenmesi amaçlanmıştır. Türkiye Süper Liginde mücadele eden on farklı takımın geçmiş maç bilgileri, maç günü hava durumu, fikstür bilgileri ve sosyal medya olarak kullanılan Twitter'dan alınmış maç ve takım ile ilgili verileri içeren yaklaşık 11 milyonluk bir veri kümesi kullanılarak makine öğrenmesi yöntemleri ile maça gelecek seyirci sayısı tahmin uygulaması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Nowadays football is not only a sports branch which has also evolved into a large industry. The sportive competition also continues financially outside the field. Football clubs need more income for sporting success. The match day revenues are at the top of the revenues of the clubs. The way to increase these revenues is directly related to accurately estimated number of audience that will come to the stadium. In this thesis, it has been aimed to increase the football clubs' match day revenues and to organize the stadium activities in the light of academic results. Using data set of about 11 million entries for 10 teams of Turkish Super League, including previous game results, match day weather estimates, fixture details and data about team and game related data retrieved from Twitter, estimation of the number of attendees that is expected for the match has been done with machine learning methods.
Benzer Tezler
- Learning weights of losses on multiscale in crowd counting
Kalabalık sayımında çoklu ölçek kayıplarının ağırlılarının öğrenilmesi
DERYA UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile kanser hastalığı teşhisi
Cancer disease diagnosis with machine learning methods
EBRU AYDINDAĞ BAYRAK
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KIRCI
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile kripto paraların gelecekteki tahmini
Future prediction of cryptocurrencies with machine learning methods
ELİF DİLASA KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
DR. AHMET ELBİR
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile kara askeri araçların tespit ve sınıflandırılması
Detection and classification of land military vehicles with machine learning methods
ANIL AKBALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERZAN KATIRCIOĞLU
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile hibrit ve kompozit ZA-27 alaşımlarının aşınma davranışlarının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of wear behavior of hybrid and composite ZA-27 alloys using machine learning methods
SENA NUR ADIYAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL