Yapay sinir ağı kullanarak müşteri memnuniyeti analizi
Customer satisfaction analysis using artificial neural network
- Tez No: 676841
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Günümüz teknolojilerinde en önemli merak konularından biri ileriyi tahmin etmek olmuştur. Bu konuda birçok çalışma makine öğrenmesi üzerine yoğunlaşmıştır ama doğrusal olmayan durumlarda klasik makine öğrenmesi yöntemleri yeterli gelmemiştir. Yapay sinir ağları da eldeki verilerden yola çıkarak tahminler yapabilmemize olanak sağlayan bir sistem olarak hayatımıza girmiştir. Müşteriye yönelik çalışan tüm kuruluşların daha fazla müşteri kazanabilmek ve var olan müşterilerini ellerinde tutabilmek için müşterilerinin memnuniyetlerini öğrenmeleri gerekmektedir. Bu memnuniyet durumu içine sadece nesnel veriler değil insan duyguları da girebileceği için doğrusal bir denklem oluşturulamamaktadır. Eldeki veriler iyi analiz edilerek, yeni gelecek müşteriler için de doğru kararlar verilip onların kalıcılığının arttırılması gerekmektedir. Klasik makine öğrenmesi bu tür bir uygulamada yetersiz kalmaktadır, ancak otomatik olarak eğitilen ve doğrusal olmayan bileşenler içeren yapay sinir ağları doğruluğu yüksek sonuçlar verebilmektedir. Yapay sinir ağları sayesinde doğrusal olmayan denklemler kurularak bu uygulamalara yönelik tahminlerin en iyi şekilde yapılması amaçlanmaktadır. Son yıllarda yapılan karşılaştırmalar ve çalışmalar da yapay sinir ağlarının klasik makine öğrenmesi yöntemlerine göre doğrusal olmayan durumlarda daha iyi sonuç verdiğini göstermektedir. Bu çalışma da derin öğrenme ile müşteriler üzerinde memnuniyet analizi ve tahmini yapılırsa daha iyi sonuçlar alınabileceğini ortaya koymaktadır. Bu makalede bir yapay sinir ağında bu uygulama özelinde karşılaşılan durumlar raporlanmaktadır. Çalışmamız müşteri memnuniyet analizi için ağdaki parametrelerin nasıl ayarlanması gerektiğini belirtmekte ve farklı algoritma seçimlerinin nasıl sonuç verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
One of the most important curiosity issues in today's technologies has been to predict the future. Many studies have focused on machine learning, but in nonlinear cases, classical machine learning methods are not enough. Artificial neural networks have entered our lives as a system that allows us to make predictions based on the available data. All organizations working for the customers need to learn the satisfaction of their customers to gain more customers and keep their existing customers. A linear equation cannot be created for this satisfaction, since not only objective data but also human emotions can be introduced. By analyzing the data well, it is necessary to make the right decisions for new future customers and increase their permanence. Classical machine learning is inadequate in this kind of practice, but automatically trained neural networks that include non-linear components can give results having high accuracies. Non-linear equations are established by means of artificial neural networks and it is aimed to make the best estimates. In recent years, comparisons and studies have shown that artificial neural networks give better results in nonlinear cases compared to classical machine learning methods. This study shows that better results can be obtained if satisfaction analysis are conducted on customers using deep learning methods. In this paper, situations encountered in this application which is using an artificial.
Benzer Tezler
- Development of deep learning-basedsentiment analysis approaches withneural network-based languagemodels
Sinir ağı tabanlı dil modelleriyle derin öğrenme tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının geliştirilmesi
KHADIJA MOHAMAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
- Veri madenciliği teknikleri ile hava yolu firmalarının tweetleri üzerinden duygu analizi
Sentiment analysis through tweet of airway companies with data mining techniques
FATİH AYKUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE ŞİŞECİ ÇEŞMELİ
- Yapay sinir ağı ile havalimanı yolcu sayısı tahmini ve bazı tahminleme yöntemleri ile karşılaştırmalı analiz
Airport passenger number prediction using artificial neural network and comparative analysis with some forecast methods
DİDEM ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR MIZRAK ÖZFIRAT
- Otomatik para çekme makinelerinde (ATM) nakit para yönetimi için optimizasyon yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of optimization approaches for cash management in automatic teller machi̇nes (ATM)
ALİ TUNÇ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Order dispatching via deep reinforcement learning
Başlık çevirisi yok
ERAY MERT KAVUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE TOSUN KÜHN