Geri Dön

Behavioral analytics: Understanding individual and group behavior using transactional big data

Davranış analitiği: Bireysel ve grup davranışlarını işlemsel büyük veri analitiği ile anlamak

PDF İndir

  1. Tez No: 627703
  2. Yazar: MOHSEN BAHRAMI
  3. Danışmanlar: PROF. BURÇİN BOZKAYA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Büyük veri, Davranış analitiği, Davranışsal modelleme, Davranışçı yaklaşım, İnsan davranışı, Big data, Behavioral analytics, Behavioral modelling, Behaviorist approach, Human behavior
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Yeni analitik hesaplama yöntemlerinin ortaya çıkması ve çeşitli kaynaklardan gelen yüksek çözünürlüklü zamansal-mekansal veritabanlarının yaygınlaşması ile birlikte geniş çaplı davranış analitiği çalışmaları daha kolay ve düşük maliyetli bir hale gelmiştir. Bunun sonucu olarak yeni bir alan olarak hesaplamalı sosyal bilimler çağının başladığını söyleyebiliriz. Bu tez, bireysel ve grup olarak insan davranışlarını anlamak, açıklamak ve tahminlemek amacıyla büyük veriyi kullanan hesaplama tekniklerine dayalı yeni analitik yaklaşımlar önermektedir. Tez, 3 bölümden oluşmaktadır: Birinci bölümde, müşteri fatura ödeme davranışını tahmin etmek ve faturaların daha verimli bir şekilde tahsilatına yardımcı olmak amacıyla yeni bir davranışsal puanlama modeli ve buna bağlı bir şekilde tasarlanmış bir karar destek sistemi öneriyoruz. İkinci bölümde, işlemsel büyük verileri kullanarak pazar payı modellerini doğrulamak için yeni bir veri odaklı yaklaşım öneriyoruz. Bu doğrulama sonucunda kullanılan pazar payı modellerinin rekabetçi tesis yerleşim yeri seçim modelleri için geçerli varsayımlar olduğunu gerçek büyük veri yardımıyla göstermekteyiz. Son bölümde ise insanları şehirlere çeken etkenleri araştırıyor ve bu amaçla insan akışlarının bir kentsel alanda ekonomik refahı artıran ne tür etkileşimlere ve bilgi aktarımlarına yol açtığını anlamak için bir ağ modeli öneriyoruz. Çalışmalarımızın sonuçlarının gelecekteki araştırmalara faydalı olmasını ve yetkililerin, organizatörlerin, planlamacıların ve politikacıların vereceği, insanların yaşam kalitesini iyileştirecek, ayrımcılığı ve eşitsizliği ortadan kaldıracak daha iyi kararlara ışık tutmasını umuyoruz.

Özet (Çeviri)

The rise of new computational approaches in analytics and the availability of various fine-grained datasets with spatio-temporal dimensions from different data collection sources have made large-scale behavioral analytics less costly and easier. This has given rise to a new era of computational social science. This thesis proposes new approaches to using computational techniques that leverage large-scale datasets in order to understand, describe, and predict human behavior in individual and population levels. This thesis consists of three chapters. In the first chapter, we propose a novel behavioral scoring model and design a decision support system to predict customer invoice payment behavior and help decision makers to collect the issued invoices more efficiently. In the second chapter, we propose a novel data-driven approach in order to validate market-share models using transactional big data. We provide strong evidence, with the help of real world data, that these models are viable assumptions for competitive facility location models. Finally, we investigate how people are attracted by cities, and propose a network model to understand how their flow leads to interactions and information diffusion, which contributes to the economic well-being in an urban area. We hope the results of our studies benefit the future research and help decision makers such as authorities, organizers, planners, and politicians to make better decisions that improve people's quality of life, and eradicate segregation and inequality.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    518282

    Understanding shopping behavior of customers using transactional data

    İşlemsel veri kullanılarak insanların alışveriş davranışlarının anlamlandırılması

    MİNE TUNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İşletmeSabancı Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURÇİN BOZKAYA

  2. Tez No

    683705

    Büyük veri ve kent: İstanbul tarihi yarımada'da konum tabanlı sosyal medya verileri üzerinden sosyo-mekansal ayrışmanın incelenmesi

    Big data and city: Investigation of socio-spatial segregation through location-based social media data in the historical peninsula of Istanbul

    ÜMMÜGÜLSÜM ORTAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TURGAY KEREM KORAMAZ

  3. Tez No

    352

    Pik demiri ve karbon çeliğinin sulu çözeltiler içindeki korozyon hızının tayini

    Determination of the rate of corrosion of the cast iran and carbon steel in the aqueous solutions

    EMİNE NAZAN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Kimya MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAYRİ YALÇIN

  4. Tez No

    34

    Effect of chymotrypsin on M1 type pyruvate kinase from rabbit muscle and L-type from sheep liver

    Başlık çevirisi yok

    NİLAY BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    BiyokimyaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyokimya Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL

  5. Tez No

    42

    A Decision support system for planning standby garbage collection trucks

    Yedek çöp toplama kamyonlarının planlanması için bir karar destek sistemi

    GÜLSER HACISALİHOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ

Geri Dön