Geri Dön

Endüstri mühendisliği alanındaki lisansüstü tezlerin veri madenciliği ile çalışma konu önceliklerinin belirlenmesi

Determination of the prioritized areas of graduate theses in industrial engineering with data mining

  1. Tez No: 570076
  2. Yazar: TAHİR ERŞAN ŞANLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde birçok yüksek lisans ve doktora tezi yazılmaktadır. Bu yazılan tezlerin konularının belirlenmesinde günümüz eğilimlerini yakalaması ve reel anlamda işletmelerin sorunlarına çözüm getirmesi üniversitelerin proaktif çözümler üretmesi açısından önem arz etmektedir. Yapılan bu araştırmada YÖK tez veri tabanında yer alan 1975 -2018 yılları arasında endüstri mühendisliği çatısı altında yazılmış olan yüksek lisans ve doktora tezlerinin başlık, özet ve anahtar kelimeleri dikkate alınarak araştırmada ele alınmıştır. İndirilen tez verileri MSSQL veri tabanında saklanmıştır. Tezler YÖK'ün endüstri mühendisliği sınıflandırmaları dikkate alınarak tez çalışması kapsamında yazılan Naive Bayes algoritması ve Weka programında hazır paket halinde gelen BAGGING, J48, JRIP, KNN, NB, NBM, SMO algoritmalar ile sınıflandırılmıştır. Çalışmanın öne çıkan sonuçları olarak tez sayıları üniversitelere ve dönemlere göre değişiklik gösterdiği görülmektedir. Bunun yanı sıra çalışma kapsamına dâhil edilen tezler en fazla %20,7'lik bir oran ile Optimizasyon kategorisi altında sınıflandırıldığı görülmektedir. Bu sonucun ortaya çıkmasında en başarılı sınıflandırma algoritması ise KNN algoritması olmuştur. Bununla birlikte tüm tez çalışmalarının %14'lük bir oranı İstanbul Teknik Üniversitesi çatısı altında yayınlanmıştır. Bu sonuç ilgili üniversiteyi Endüstri Mühendisliği alanında en fazla tez çalışması yapan üniversite yapmıştır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, many theses are written at the master's or doctoral level. In this thesis, it is important for the universities to produce proactive solutions for the determination of the subjects of today's trends and the solution of the problems of the enterprises in the real sense. In this research, it has been discussed in the research by considering the title, summary and keywords of the master's and doctoral theses written under the roof of industrial engineering between 1975 and 2012 in YÖK thesis database. Downloaded thesis data are stored in MSSQL database. Theses are classified by Naive Bayes algorithm written in the scope of thesis study and BAGGING, J48, JRIP, KNN, NB, NBM, SMO algorithms which are ready in Weka program. The results of the study show that the number of thesis varies according to universities and periods. In addition, the theses included in the study are classified under the Optimization category with a maximum rate of 20.7%. The most successful classification algorithm for the emergence of this result was the KNN algorithm. However, 14% of all thesis studies have been published under the roof of Istanbul Technical University. This result was the university that made the most thesis study in the field of Industrial Engineering.

Benzer Tezler

  1. Data-driven modelling of cost advantage strategies enhancing operational efficiency in the retail sector

    Perakende sektöründe operasyonel verimliliği arttıran maliyet avantajı stratejilerinin veri temelli modellenmesi

    ÇAĞATAY ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZİ ÇEVİK ONAR

  2. Kansei mühendisliği bulguları ile çalışmanın endüstriyel tasarımcıların erken aşama tasarım süreçlerine etkileri

    Effects of the use of kansei engineering findings on early stages of industrial designers' design processes

    MÜGE GÖKEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY

  3. Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing

    Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması

    AHMET EMİN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  4. Digital twin-enabled intelligent attack detection mechanisms for autonomous networks

    Otonom ağlar için dijital ikiz destekli akıllı saldırı tespit mekanizmaları

    YAĞMUR YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERK CANBERK

  5. Makine öğrenmesi ile girişimlerin (startupların) başarılarının tahmin edilmesi

    Predicting the success of start-ups with machine learning

    MELİH BOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ŞAHİN