Tüketici güven endeksi, ekonomik güven endeksi ve müşteri memnuniyeti endeks verileri arasındaki dinamik ilişkilerin yapay zekâ uzman sistemler aracılığıyla analizi
Analysis of dynamic relationships between consumer confidence index, economic confidence index, and customer satisfaction index data using artificial intelligence expert systems
- Tez No: 993791
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET KÜRŞAD TÜRKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Endüstri mühendisliği, Industrial engineering
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ekonomik göstergeler ve tüketici davranışlarının analizi, günümüzün hızla değişen ekonomik dinamiklerinde stratejik kararlar almak için önemli bir temel oluşturmaktadır. Bu bağlamda, Tüketici Güven Endeksi (Consumer Confidence Index- CCI), Ekonomik Güven Endeksi (Economic Confidence Index- ECI) ve Müşteri Memnuniyet Endeksi (Customer Satisfaction Index- CSI), ekonomik performansı ve tüketici davranışlarını ölçmek için kritik araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, yapay zekâ tabanlı uzman sistemler yardımıyla bu üç endeks arasındaki dinamik ilişkileri analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırmada, karar ağaçları modeli ve uzman görüşlerine dayalı ağırlıklı ortalama yöntemi kullanılarak ekonomik alt göstergelerin ana endeksler üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Karar ağaçları, ekonomik değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkilerini modellemekte kullanılmış, uzman görüşlerinden elde edilen skorlar ise ağırlıklı analizlerle ilişkilendirilmiştir. Çalışmada ayrıca bir C# tabanlı karar destek sistemi geliştirilmiş ve bu sistem, endekslerin dinamik analizini gerçekleştirmek için entegre edilmiştir. Araştırma bulguları, CCI, ECI ve CSI'nin ekonomik alt göstergelerdeki değişimlere yüksek düzeyde duyarlı olduğunu ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, bu göstergelerin birbiriyle olan güçlü pozitif ilişkisi, ekonomik koşulları tahmin etmek ve tüketici davranışlarını anlamak için karar destek süreçlerinde yapay zekâ uygulamalarının önemini vurgulamaktadır. Bu çalışma, ekonomik göstergeler arasındaki ilişkilerin yapay zekâ tabanlı analizini ele alan sınırlı sayıdaki çalışmalardan biri olması nedeniyle hem teorik hem de pratik anlamda literatüre katkı sunmaktadır. Elde edilen sonuçlar, politika yapıcılar ve işletmeler için rehber niteliğinde stratejik öneriler içermektedir. Gelecekteki araştırmalar için, farklı yapay zekâ tekniklerinin çeşitlendirilmesi önerilmekte olup, bu yöntemlerin kapsamlı ekonomik analizlerde daha etkili sonuçlar sağlayabileceği düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
The analysis of economic indicators and consumer behavior forms a critical foundation for making strategic decisions in today's rapidly changing economic dynamics. In this context, the Consumer Confidence Index (CCI), Economic Confidence Index (ECI), and Customer Satisfaction Index (CSI) stand out as essential tools for measuring economic performance and consumer behavior. This study aims to analyze the dynamic relationships among these three indices using artificial intelligence-based expert systems. In the research, the effects of economic sub-indicators on the main indices were evaluated using a decision tree model and a weighted average method based on expert opinions. Decision trees were utilized to model the relationships between economic variables, while scores obtained from expert opinions were linked through weighted analyses. Furthermore, a C#-based decision support system was developed and integrated into the study to perform the dynamic analysis of the indices. The research findings reveal that the CCI, ECI, and CSI are highly sensitive to changes in economic sub-indicators. Additionally, the strong positive relationships between these indices underscore the importance of artificial intelligence applications in decision support processes to predict economic conditions and understand consumer behavior. This study contributes to the literature both theoretically and practically by addressing the artificial intelligence-based analysis of relationships among economic indicators, an area with a limited number of studies. The results obtained provide strategic recommendations that can guide policymakers and businesses. For future research, it is suggested to diversify artificial intelligence techniques, as these methods may yield more effective results in comprehensive economic analyses.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi ile otomobil satış tahmininin yapılması ve zaman serileri analizi ile karşılaştırılması
Forecasting automobile sales using artificial neural networks and machine learning and comparison with time series analysis
BEYZA KURTGERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- E-ticaret işlem hacminin değişimini etkileyen faktörlerin analizi
Analysis of factors affecting e-commerce transaction volume change
SONAY KARAMAN
- Türkiye'de 2000 yılı sonrası e-ticaretin gelişimi
Development of e-commerce in Turkey after 2000
CANAN KARABULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL CEM AY
- Beyaz eşya sektöründe satış tahmini: Bir veri madenciliği uygulaması
Sales forecasting in the white goods industry: A data mining application
EZGİ DEMİRER POLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE OĞUZLAR
- Tüketici güven endeksinin tüketimi öngörü yeteneğinin ölçülmesi
Measurement of forecasting ability of consumer confidence index on consumption
SEVİL YAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ekonometriİstanbul Üniversitesiİktisat Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN KARABULUT