Geri Dön

Prediction of venue entrance intensity by data mining methods

Veri madenciliği yöntemleri ile mekan giriş yoğunluk tahmini

  1. Tez No: 720547
  2. Yazar: AYBÜKE KARA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Günlük hayatımızda konser, tiyatro, maç gibi bir çok etkinliğe katılım sağlamaktayız. Toplumda bu etkinliklere katılım sağlamak sosyal bir aktivite olarak değerlendirilmektedir ve insanlar bu etkinliklerle günlük hayatından uzaklaşarak stres atmayı hedeflemektedir. Etkinliği düzenleyen kişiler yani organizatörler ile etkinliğe katılım sağlayan kişilerin memnuniyetleri doğru orantılı olmalıdır. Organizatörler kazançlarını bu etkinlikler üzerinden yürütmektedirler ve müşteri memnuniyeti onlar için de oldukça önemlidir. Müşteriler ve organizatörlerin mağduriyeti önlemek, karşılıklı memnuniyet kazanmak ve kazanç elde etmek için kapı giriş yoğunluklarının önceden tahmin edilerek bununla ilgili çalışmalar yapılması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, organizatörlerin etkinlik günleri kapı yoğunluğunu tahmin etmek amaçlanmaktadır. Mekanın 2013-2014 sezonundan itibaren kapıdaki mevcut turnike yazılımı ile veriler elde edilmektedir. Çalışmalarda elde edilen verilere ek olarak mekana ait ilin etkinlik tarihindeki hava durumu ve haftanın günleri bilgisi eklenmiştir. Mekanın mevcut verileri veri madenciliği metotları ile analiz edilerek 15 dakikalık periyotlarla tahminleme çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmalardan elde edilen bulgular ile Karar Ağacı sınıflandırma methodunun yoğunluk tahminleme çalışmalarında daha iyi sonucu yansıttığı görülmektedir.

Özet (Çeviri)

In everyday life, participation in many events such as concerts, theaters and matches are provided. Participating in these activities in the society is considered as a social activity and people want to relieve stress by getting away from their daily life with these activities. The satisfaction of the organizers of the event, namely the organizers, and the people participating in the event should be directly proportional. Organizers earn their income from these events and customer satisfaction is also very important to them. In order to prevent victimization of customers and organizers, to gain mutual satisfaction and profit, it is necessary to predict the gate entrance intensities and work on this. In this thesis, aimed to estimate the gate intensity of the organizers on the event days. Since the 2013-2014 season of the venue, data is obtained with the turnstile software available at the gate. In addition to the data obtained in the studies, the event day weather conditions of the province and the days of the week information added. The existing data of the place were analyzed by data mining methods and prediction made in 15-minute periods. With the findings obtained from the studies, it is seen that the Decision Tree classification method reflects better results in intensity prediction studies.

Benzer Tezler

  1. İstanbul otel pazarı Mecidiyeköy merkezi iş alanı otel yatırım potansiyelinin değerlendirilmesi

    Istanbul hotel market evaluation of hotel investment potential in Mecidiyeköy central business district

    NİL ATAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU

  2. Time and location based venue category recommendation using machine learning

    Makine öğrenmesi yöntemleri ile zaman ve konum tabanli mekan kategorisi önerme

    BARIŞCAN TUNALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR

  3. Konum tabanlı sosyal ağlarda konum tahmini

    Location prediction in location-based social networks

    MÜCAHİT BAYDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  4. Credit Default Swap Markets and Credit Risk Pricing - A Comparative Study

    Kredi Temerrüt Takası(CDS) Piyasaları ve Kredi Riski Fiyatlandırması - Karşılaştırmalı Bir Çalışma

    YALIN GÜNDÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    BankacılıkKarlsruher Institut für Technologie

    Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MARLIESE UHRIG-HOMBURG

  5. Women from Venus, men from Mars? The Influence of sexual orientation, gender roles and relationship experiences on evolved sex differences in romantic jealousy

    Evrimsel kıskançlıkta cinsiyet farkları: Cinsel yönelim, cinsiyet rolleri ve ilişki deneyimlerinin etkisi

    YAĞMUR GÖZDE YERLİKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    PsikolojiDoğuş Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HASAN GALİP BAHÇEKAPILI