Geri Dön

Operasyon işlemlerinin hızlandırılmasında veri madenciliginin kullanılması

Accelerating operational processes by using data mining techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 297176
  2. Yazar: SEYHAN AMASYALI
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. BANU DİRİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: ARIMA, Markov süreci, Zaman serileri, ARIMA, Markov process, Time series
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bilinmeyen geleceğin bilimsel yöntemlerle kestirilmesi ve gelecek için önceden hazırlıkların yapılması her alanda olduğu gibi özellikle ekonomide ve finans sektöründe büyük önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında; gerçek veriler kullanılarak bir bankanın operasyon merkezinde gerçekleşen iş süreçleri analiz edilmiş ve geleceğe yönelik tahmin modelleri oluşturulmuştur. Özellikle yoğun zamanlarda kaynakların etkin kullanımına imkan sağlayan bu çalışmayla operasyonel işlemlerin hızlandırılması mümkün hale gelmiştir.Bu çalışmada her bir operasyonel iş süreci için; klasik zaman serisi algoritmaları (Ekonometrik Modeller, Elman Ağ Model, Markov Rejim Değişim Modeli) ile makine öğrenmesi algoritmaları (M5 Kuralları, Karar Tablosu, Birleşik Kural, REP Ağacı, Gauss Süreçleri, Eş Aralıklı Regresyon, Doğrusal Regresyon, Yapay Sinir Ağı, Basit Doğrusal Regresyon, Karar Destek Vektörleriyle Regresyon, Ibk, KStar, Toplamsal Regresyon, Torbalama) denenmiş ve sonuçlar karşılaştırılarak en iyi tahmini gerçekleştiren model oluşturulmuştur.Çalışma sonucunda makine öğrenmesi algoritmalarının klasik zaman serisi algoritmalarına göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. Özellikle karar ağacı tabanlı makine öğrenmesi algoritmalarının performansları diğerlerine oranla daha yüksek çıkmıştır. Ayrıca her bir iş sürecinin kendine özgü özelliklere sahip olmasından dolayı ayrı ayrı modellenmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Forecasting unknown future by scientific methods and making preparations for future in advance are of great importance in every field, especially in the economy and the financial sector. In this thesis; by using real data, a bank?s operation processes have been analyzed and future oriented forecast models have been established. By this study; especially at intense times, effective use of resources have been achieved, so operational transactions can be accelerated.For each operational processes, classical time series algorithms (Econometric Models, Elman Network Model, Markov Regime Change Model) and machine learning algorithms (M5 Rules, Decision Table, Conjuctive Rule, REP Tree, Gaussian Processes, Isotonic Regression, Linear Regression, Multilayer Perceptron, Simple Linear Regression, SMOreg, IBK, Kstar, Additive Regression, Bagging) have been run. Results have been compared and model which performs the best estimate has been established.The experimental results in this study have showed that machine learning algorithms have superior performance than classical time series algorithms. Especially the performances of decision-tree-based machine learning algorithms have been higher than others. In addition, it is found that each operational processes should be modeled separately because of each peculiar features.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    919387

    Rotation tree: Accelerating homomorphic encryption common input rotations

    Döndürme ağacı: Homomorfik şifrelemede ortak girişli döndürme işlemlerinin hızlandırılması

    MEHMET EYMEN ÜNAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİL BANU TARIM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE YILMAZER METİN

  2. Tez No

    536065

    Gümrük Tasfiye İşlemlerindeki Sorunların Tespiti ve Çözüm Önerileri

    Determination of the Problems Related with Customs Liquidation Procedures and the Solution Offers Thereof

    SAMET ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY BAŞARIR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZER YILMAZ

  3. Tez No

    418814

    Liner taşımacılıkta dış ticaret operasyon işlemlerinin lojistik süreçlerinin incelenmesi ve Ambarlı limanı örneği

    The investigation of logistics processes of the foreign trade operations in Liner transportation and a case study: Ambarli port

    ÜMİT SEÇKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Ulaşımİstanbul Üniversitesi

    Denizcilik İşletmeleri Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM SAATCİOĞLU

  4. Tez No

    931933

    Hava yolu işletmelerinin yer operasyon sürecinde karşılaştıkları sorunların tespiti ve çözümüne yönelik alternatif öneriler

    Alternative suggestions for the detection and solution of problems encountered by airlines during the ground operations process

    CEMAL YEŞİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sivil Havacılıkİstanbul Rumeli Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KARA

  5. Tez No

    905255

    Tek üye implant restorasyonlarda farklı yüzey bitirme işlemlerinin üç boyutlu baskı ile üretilen kalıcı kronların klinik başarısına etkisinin araştırılması

    Evaluation of the effect of different surface finishing procedures on the clinical success of definitive crowns fabricated by 3D printing in single crown implant restorations

    ERCAN YİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Diş HekimliğiEge Üniversitesi

    Protetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE DÜNDAR ÇÖMLEKOĞLU

Geri Dön