Veri ve metin madenciliği ile hava yolu işletmelerinin sosyal medya yorum ve skorlarının değerlendirilmesi
Evaluation on social media comments and scores of airline companies by using data and text mining
- Tez No: 678432
- Danışmanlar: PROF. DR. ARZU ORGAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Genel İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Veri ve metin madenciliği, anlamlı ilişkileri ve eğilimleri ayırt etmek için kullanıcıların taleplerine göre yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük bir veri miktarını analiz etme sürecidir. İşletmeler, veri ve metin madenciliği teknikleri kullanarak hem kendi işletmeleri içerisinde hem de rakipleri ile rekabette yaşadıkları sorunlarına etkili çözümler üretebilmektedirler. Böylece elde ettikleri bilgiyi rekabet avantajına çevirebilmektedirler. Bu araştırmada, veri ve metin madenciliği algoritmaları kullanılarak rekabete dayalı pazarda müşterilerin istek ve ihtiyaçlarına göre hava yolu firmalarının üstün ve zayıf yönlerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu araştırmada, sosyal medya sitelerinden olan TripAdvisor'daki çevrimiçi seyahat incelemeleri araştırma kapsamına alınmıştır. Star Alliance küresel hava yolu birliğine üye 26 hava yolu firması değerlendirilmiştir. Araştırmada kullanılan kriterler; her bir kullanıcının yorum ve skorları temel alınarak belirlenmiştir. Duygu Analizi ile müşteri yorumlarından polarite ve polarite değeri belirlendikten sonra Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Derin Öğrenme Algoritmaları ile sınıflandırma ve tahminleme yapılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırmada Derin Öğrenme'nin daha iyi sonuç verdiği saptanmıştır. Ayrıca, Karar Ağaçları ile güzergâh, uçuş yapılan yer, kabin sınıfı ve polarite etiketlerine göre kriterlerin önem dereceleri hesaplanarak yorumlanmıştır. Yöntemler karşılaştırılırken aynı zamanda Star Alliance hava yolu işletmeleri de karşılaştırılmıştır. Sonuçta, müşteri yorum ve skorları açısından en iyi hava yolu EVA olarak belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Data and text mining is the process of analyzing a large amount of semi-structured, unstructured and structured data based on users' demands to distinguish meaningful relationships and trends. By using the data and text mining techniques, companies can produce effective solutions to the problems within their business and with their competitors. Thus, they can turn this information into competitive advantage. In this study, it is aimed to evaluate the strengths and weaknesses of airline companies in competitive market according to the demands and needs of customers through using the data and text mining algorithms. In this research, online user reviews on TripAdvisor which is one of the social media site were included in this research. 26 airlines which are the members of Star Alliance Global Airline Association were evaluated. The criteria used in this research was determined based on the comments and scores of each user. After determination of polarity and polarity value from customer comments with Sentiment Analysis, the results were compared through classification and estimation by using Support Vector Machines, Naive Bayes, and Deep Learning Algorithms. In the comparison made, it was determined that Deep learning gives better results. In addition, with the Decision Trees, the importance levels of the criteria were computed and interpreted according to the route, flight location and cabin class labels. While comparing the methods, Star Alliance airlines were also compared. The results show that the best airline in terms of customer comments and scores was EVA.
Benzer Tezler
- 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
- Veri madenciliği yöntemleri ile uçuş biletleme analizi
Flight ticketing analysis with data mining methods
MUHAMMED METİN ULUYARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- Büyük veri analizi yöntemleri ve yazılım teknolojileriyle metin madenciliği
Text mining using big data analysis methods and tools
EVREN PALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Dengesiz veri setlerinde sınıflandırma problemlerinin çözümünde melez yöntem uygulaması
Hybrid method application to solve classification problems in imbalanced datasets
MESTAN ŞAHİN PİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DUYGU YILMAZ EROĞLU
- Stock value prediction using machine learning and text mining
Makine öğrenmesi ve metin madenciliği kullanılarak hisse senedi fiyatlarının tahminlendirilmesi.
AYŞENUR DİLARA ÇELİKEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilim ve TeknolojiKadir Has ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN DAĞ