Gizli Markov modeli ile diş macunu markası tercihleri ve tercih nedenleri
Toothpaste brand preferences and reasons of preference with the hidden Markov model
- Tez No: 862209
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNCAY CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Eski dönemlerden bu yana ağız bakım rutini diş sağlığı için önemli olmuştur. Yakın geçmişte diş macunları gelişerek jel formuna gelmiştir. Diş macunlarının farklı içerikteki türleri markalaşarak artmıştır. Böylelikle diş macunu piyasasını oluşturmuştur. Günümüzde üreticiler tarafından yüzlerce diş macunu markası tüketicilere sunulmaktadır. Üreticiler, tüketicilerin marka tercihi yaparken dikkat ettikleri sebepleri bilmemektedirler. Markaların, tercih olasılıklarını ve tercih edilmelerinin altında yatan sebepleri bilmek stratejileri için önem kazanmaktadır. Bu çalışmada gizli Markov modelleri kullanılarak diş macunu marka tercihleri ve tercih nedenleri üzerine bir uygulama yapılmıştır. Bireylerin diş macunu seçimlerinde en çok tercih edilen markalar ve tercih nedenlerinin bir sonraki dönemde nasıl şekilleneceği bulunmak istenmiş ve gizli Markov modeli ile elde edilen sonuçlar sunulmuştur. İlk bölümde stokastik süreçlerden başlanarak Markov zincirleri ile gizli Markov modeli tanıtılmıştır. İkinci bölümde diş macunlarının gelişimleri aktarılıp rekabetteki markalar tanıtılarak literatüre yer verilmiştir. Üçüncü bölümde uygulanan anket tanıtılarak elde edilen verilere gizli Markov modeli uygulanmış ve temel problemlerin çözümleri gerçekleştirilmiştir. Çözümler sonucunda Sensodyne, Colgate ve Signal diş macunu markalarının bir sonraki dönemde tercih edilme olasılıklarının yüksek olduğu görülmüştür. Diş macunu markalarının tercih edilmelerinin altında yatan sebepler ise Sensodyne markasının hassasiyeti önlemesi, Colgate ve Signal markalarının dişleri beyazlatması olarak bulunmuştur. Çalışmanın sonuçları, diş macunu markalarına bilimsel bir bakış açısı sunarak strateji geliştirmeleri için önemli bir kaynak oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Since ancient times, oral care routines have been crucial for dental health. In recent history, toothpaste has evolved into gel form, with various types of toothpaste becoming branded, thus shaping the toothpaste market. Today, hundreds of toothpaste brands are offered to consumers by manufacturers. However, manufacturers are often unaware of the reasons consumers consider when making brand choices. Understanding the likelihood of preferences and the underlying reasons behind brand selections has become imperative for strategic planning. In this study, an application was conducted using hidden Markov models to explore toothpaste brand preferences and the reasons behind them. The aim was to determine the most preferred brands and how these preferences might evolve in the next period. The results obtained from the hidden Markov model are presented. The first section introduces stochastic processes, starting with Markov chains and hidden Markov models. The second section discusses the evolution of toothpaste and introduces competing brands, providing a literature review. In the third section, an introduced survey is used to apply the hidden Markov model to collected data, and solutions to fundamental problems are presented. As a result, it was observed that Sensodyne, Colgate, and Signal toothpaste brands are likely to be preferred in the next period. The reasons underlying brand preferences were found to be the sensitivity prevention of Sensodyne and the teeth whitening effects of Colgate and Signal. The findings of this study provide a scientific perspective on toothpaste brands, thus serving as a valuable resource for strategic planning.
Benzer Tezler
- Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı sermaye yatırımları üzerine gizli Markov Modeli uygulaması
An application of hidden Markov Model on the incoming foreign direct investment of Turkey
NACİYE TUBA YILMAZ
- Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
Probabilistic graphical models for brain computer interfaces
JAİME FERNANDO DELGADO SAA
Doktora
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
- Gizli Markov modeli ile geniş sözlüklü sürekli konuşma tanıma
Large vocabulary continuous speech recognition using hidden Markov model
ERKAN USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- Power of frequencies: N-grams and semi-supervised morphological segmentation in Turkish
Tekrarların gücü: Türkçe'de N-gramlar ve yarı-denetimli biçimbilimsel bölme
ÖZKAN KILIÇ
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN
- Negatif Olmayan Matris Ayrıştırma (NOMA) Algoritmaları ve Uygulamaları
Nonnegative Matrix Factorization (NMF) Algorithms and Its Applications
İHSAN KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
PROF. DR. JACEK M. ZURADA