Geri Dön

Kripto para piyasasına yönelik duygu analizi uygulaması

Sentiment analysis application for the cryptocurrency market

  1. Tez No: 765389
  2. Yazar: SEZİN ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. BİLGE ACAR BOLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 120

Özet

Günümüzde farklı türdeki verilerin derlenip saklanabilmesi ve bu verilerin işlenebilmesi ile sosyal medya verileri de analizlerde kullanılmaya başlanmıştır. Sosyal medyadan elde edilen veriler, yapılandırılmamış veri olarak karşımıza çıkmaktadır. Geleneksel analiz yöntemlerinde bir verinin işlenebilmesi için verinin yapılandırılmış olması koşulu varken, günümüzde yapılandırılmamış veriler kullanılarak da analizler gerçekleştirilebilmektedir. Bu analizlerin gerçekleştirildiği en etkili alan metin madenciliğidir. Metin madenciliğinde duygu analizi uygulamaları popülaritesi hızla artan bir araştırma alanı haline gelmiştir. Sosyal medyada yer alan bilgi yığınlarının analiz edilmesinde kullanılan en yaygın yöntemlerden birisi duygu analizi uygulamalarıdır. Yapılan çalışmada kripto para piyasasında meydana gelen düşüş ve yükselişlerin sosyal medya platformuna olan yansıması duygu analizi ile analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, with the ability to compile and store different types of data and to process these data, social media data has also started to be used in analysis. Data obtained from social media appears as unstructured data. While in traditional analysis methods, there is a condition for the data to be structured in order for a data to be processed, nowadays analyzes can be performed using unstructured data. The most effective area in which these analyzes are carried out is text mining. Sentiment analysis applications in text mining have become a rapidly growing research area. One of the most common methods used in the analysis of information stacks in social media is sentiment analysis applications. In the study, the reflection of the declines and rises in the crypto money market on the social media platform was analyzed by sentiment analysis.

Benzer Tezler

  1. Finansal piyasalar arasındaki takip ilişkisi: Kripto para piyasası üzerine bir uygulama

    Lead lag relationship between financial markets: An application on crypto money market

    YASEMİN ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BankacılıkKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Finans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN DENİZ KOÇ

  2. Genetik ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kripto varlıklar için al-sat kararı veren model çalışması

    A model study that makes trading decisions for crypto assets using genetic and machine learning algorithms

    BERNA YAMAN ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMA ULUTÜRK AKMAN

  3. COVID-19 pandemi sürecinin kripto paralar üzerindeki etkisi: Karşılaştırmalı veri analizi

    The impact of the COVID-19 pandemic process on cryptocurrencies: Comparative data analysis

    GÜLBAHAR ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUKET DOĞAN

    DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI

  4. Genelleştırilmiş toplamsal modeller ile Bitcoin için yön analizi

    Directional analysis of Bitcoin using generalized additive models

    İLAYDA ARIKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY

  5. Kripto para piyasasının 2008'den günümüze gelişimi ve yatırımcıların coin seçimlerine dayalı çok kriterli karar verme çalışması uygulaması

    The progress of crypto money market from 2008 to the present-day and a MCDM implication based on investor's coin choice

    NURSAÇ YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYalova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUAT KOSANOĞLU