Başkent 153 Çağrı Merkezine gelen ASKİ başvurularının istatistiksel olarak değerlendirilmesi
Statistically evaluation of ASKİ applications received in başkent153 Call Center
- Tez No: 855832
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ MERT, DOÇ. DR. UĞUR ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, Ankara Büyükşehir Belediyesi Başkent 153 Çağrı Merkezi'ne yapılan ASKİ başvurularının detaylı bir analizini sunmaktadır. Araştırma, Python 3.10 kullanılarak geliştirilen LSTM ve ARIMA modelleri ile su yönetimi ve hizmetlerinde veri tabanlı karar alma süreçlerini nasıl optimize edilebileceğine dair değerli içgörüler sağlamıştır. LSTM modeli, ilçe tahminlemesi ve uzun vadeli bağlamları öğrenmede etkin olurken, ARIMA modeli kısa vadeli tahminlerde ve Mamak ilçesi gibi belirli bölgelerin analizinde başarılı bulunmuştur. Araştırma, zaman serisi analizinde bu iki modelin kullanımının, su yönetimi ve çağrı merkezi hizmetlerinin iyileştirilmesindeki önemini vurgulamaktadır. LSTM modeli, karmaşık ve uzun vadeli veri yapılarını etkin bir şekilde işlerken, ARIMA modeli daha basit ve durağan veri setlerinde güçlü bir araç olarak kendini göstermiştir. Bu modellerin avantajları ve sınırlılıkları, su yönetimi politikaları ve hizmetlerinin geliştirilmesi sırasında dikkate alınmalıdır. Çalışma, kamu sektöründe veri analizi ve makine öğreniminin potansiyelini vurgulayarak, Python 3.10 ile geliştirilen bu teknolojilerin belediyelerin su yönetimi hizmetlerini daha etkin ve verimli bir şekilde planlamalarına olanak tanıyabileceğini göstermektedir. Bu modellerin ileri uygulamaları ve geliştirmeleri, gelecekteki araştırmalar için yeni yollar açabilir ve kamu hizmetleri veri analizinde daha geniş bir uygulama alanı sunabilir.
Özet (Çeviri)
This study presents a detailed analysis of ASKİ applications to the Ankara Metropolitan Municipality Başkent 153 Call Center. The research, utilizing Python 3.10 to develop LSTM and ARIMA models, provides valuable insights into how data-driven decision-making processes in water management and services can be optimized. The LSTM model was effective in district forecasting and learning long-term contexts, while the ARIMA model proved successful in short-term predictions and analyses of specific areas, particularly in the Mamak district. The study underscores the importance of using these two models in time series analysis for improving water management and call center services. The LSTM model efficiently processes complex and long-term data structures, whereas the ARIMA model emerges as a powerful tool in simpler and more stationary data sets. The advantages and limitations of both models should be considered in the development of water management policies and services. This research highlights the potential of data analysis and machine learning in the public sector, demonstrating how these technologies, developed with Python 3.10, can enable municipalities to plan their water management services more effectively and efficiently. The advanced applications and developments of these models could open new avenues for future research and offer a broader scope of application in public service data analysis.
Benzer Tezler
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Maliyn tümör tanısı alan hastaların epidemiyolojik özellikleri ve sağkalımlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
DAMLA GEÇKALAN SOYSAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
HematolojiBaşkent ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NALAN YAZICI
- Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde izlenen geç preterm bebeklerin maternal risk faktörlerine bağlı morbiditelerinin değerlendirilmesi
The effects of maternal risk factors on the morbidity of late preterm infants in the neonatal intensive care unit
EMRAH ÇIĞRI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıBaşkent ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE NUR ECEVİT
- Başkent Üniversitesi Tıp fakültesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde takip edilen gebelerde preterm doğum ve ilişkili faktörler
Preterm birth and associated risk factors in pregnancies followed at the başkent university medical school obstetrics and gynecology clinic
ÇAĞRI GÜLÜMSER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Halk SağlığıAnkara ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELTEM ÇÖL
- Adipoz doku kökenli kök hücre naklinin abdominoplasti sonrası transvers rektus abdominis kas-deri (TRAM) flebi yaşayabilirliği üzerine etkileri: Deneysel çalışma
Effect of adipose tissue derived stem cell (ADSC) on transvers rectus abdominis musculocutaneous (TRAM) flap viability after abdominoplasty: Experimental study
ERHAN COŞKUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiBaşkent ÜniversitesiPlastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN BORMAN
PROF. DR. MÜNİP GÖKHAN TUNÇBİLEK
DOÇ. DR. AHMET ÇAĞRI UYSAL