Geri Dön

Dental turistlerin memnuniyet durumlarının veri madenciliği ile tahmin edilmesi

Estimation of dental tourists' satisfaction via data mining

PDF İndir

  1. Tez No: 869819
  2. Yazar: GAMZE KÖSE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN ERALP ÇOLAKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Turizm, Tourism
  6. Anahtar Kelimeler: Sağlık Turizmi, Dental Turizm, Veri Madenciliği, Hizmet Memnuniyeti, Dental sağlık hizmetleri, Medikal turizm, Health Tourism, Dental Tourism, Data Mining, Service Satisfaction, Dental health services, Medical tourism
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Turizmi Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Bu araştırma dental turistlerin hizmetten memnun kalma durumlarının veri madenciliği ile tahmin edilebilmesi amacı doğrultusunda yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırma, nicel analizler ve veri madenciliği süreçlerine bağlı olarak, 2023 yılı içerisinde, Aydın ili Kuşadası ilçesinde bulunan ve dental turizm hizmeti sağlayan özel bir dental kliniğe başvuran 314 dental turist ile gerçekleştirilmiştir. Veriler öncelikli olarak anket çalışması ile toplanmış, bu veriler Pearson Katsayısı, Kolmogorov Smirnov Testi, Mann-Whitney U Testi ve Kruskal-Wallis Testi gibi istatistiksel tekniklerle değerlendirilmiş, Faktör analizi ile çeşitli faktörler tespit edilmiştir. Veri madenciliği süreci için ise karar ağaçları algoritması kullanılmıştır. Bulgular: Araştırmaya katılan dental turistlerin yaş ve memnuniyet durumu arasında anlamlı bir ilişki olmadığı (p=0,066>0,05), memnuniyet durumlarının cinsiyet özelinde ise anlamlı farklılık içerdiği anlaşılmıştır (p=0,000<0,05). Yine dental turistlerin memnuniyet durumlarının vatandaşlığa göre (p=0,000<0,05), eğitim düzeyine göre (p=0,003<0,05) ve gelir durumlarına göre (p=0,000<0,05) anlamlı farklılıklar içerdiği, bu farklılıkların ilgili demografik sınıflar özelinde çeşitlendiği görülmüştür. Anket dönütlerinden yola çıkılarak memnuniyet durumlarını işaret eden 4 faktör belirlenmiştir. Demografik veriler ve 4 faktöre yönelik dönütlerle oluşturulan veri kümesi üzerinde uygulanan veri madenciliği karar ağaçları algoritması ile eğitim aşamasında %96 doğruluk, test aşamasında ise %80 doğruluk oranı elde edilmiştir. Sonuç: Bu çalışmada dental turistlerin hizmet memnuniyetinde farklı demografik verilerin ve faktörlerin etkili olduğu, bu parametrelerden yola çıkılarak oluşturulan bir veri madenciliği sistemi ile potansiyel dental turistlerin memnuniyet durumlarının etkin şekilde tahmin edilebildiği sonuçlarına ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Objective: The research was done to be able to estimate dental tourists' service satisfaction states by using the data mining. Material and Methods: As based on quantitative analysis and data mining processes, the research was done in 2023, with 314 dental tourists, who received services at a private dental tourism clinic in the Kuşadası district of Aydın province. The data was initially collected through a survey, and these data were evaluated via statistical techniques such as Pearson Coefficient, Kolmogorov Smirnov Test, Mann-Whitney U Test and Kruskal-Wallis Test. Following to that, various factors were identified by using the factor analysis. For the data mining process, the decision trees algorithm was used accordingly. Results: It was understood that there was no significant relationship between the participating dental tourists' age and satisfaction level (p=0.066>0.05) while there was a significant difference in their satisfaction state according to the gender (p=0.000<0.05). It was also seen that the dental tourists' satisfaction levels have significant differences according to the citizenship (p=0.000<0.05), education level (p=0.003<0.05) and income status (p=0.000<0.05). Also these differences were specific in terms of demographic classes. Based on the survey feedback, 4 factors corresponding to satisfaction levels were determined. With the data mining decision trees algorithm, which was applied on the dataset covering demographic data and feedback on 4 factors, a 96% accuracy rate was achieved for the training phase while it was 80% for the testing phase. Conclusion: It was concluded that different demographic data and factors are effective in dental tourists' service satisfaction, and the satisfaction state for potential dental tourists can be effectively predicted with a data mining system, which is created based on these parameters.

Geri Dön