Tez Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785

Browse

Now showing 1 - 20 of 45

The Impact of Tourism Revenues on Economic Growth
(MEF Üniversitesi, 2020) Samsun, Kaan; Torağanlı Karamollaoğlu, Nazlı
Bu çalışma, 1995-2018 dönemine ait 181 ülkeyi kapsayan bir veri setini kullanarak, turizm gelirlerinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin ampirik sonuçlarını göstermektedir. Çalışma kapsamında Figini ve diğerlerinin (2009) çalışmasına paralel bir yaklaşımla doğrusal regresyon modelini kullanarak, turizmin farklı turizm gelir seviyesine sahip ülke gruplarında kişi başına düşen gayri safi yurtiçi hasılat (GSYİH) üzerindeki etkisini test ediyorum. Çalışmanın sonuçları, turizm gelirlerinin nominal GSYİH'ya oranı yüksek olan, turizm odaklı ekonomilerde kişi başına GSYHI büyüme oranını olumlu etkilediğini göstermektedir. Bütün ülkeler baz alındığında, tahmin sonuçlarına göre, turizm ve ekonomik büyüme arasında anlamlı bir ilişki raporlanmamıştır. Ayrıca, beklentilere paralel olarak, açıklık ve yatırım değişkenlerinin katsayıları tüm spesifikasyonlarda pozitif ve anlamlı bulgulanarak, bu iki değişkenin kişi başına düşen GSYİH'yi olumlu etkilediğini göstermektedir.
Fraud detection and prediction with machine learning applications
(MEF Üniversitesi, 2023) Sayar, Alperen; Çakar, Tuna
Bu çalışmanın temel amacı, faktoring sektöründe faaliyet gösteren bir şirketin müşterilerinin işlemleri üzerindeki dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek ve buna bağlı olarak müşterilerin geçmiş işlem ve bağlantı verilerine dayalı keşifsel veri analizi ile ölçülebilir parametreler yakalamaktır. ve ardından hedef için tahmine dayalı modeller gerçekleştirmek. Sınıflandırma modeli algoritmaları olan XGBoost ve CATBoost modellerinde %79 civarında isabet oranı elde edilmiştir. Bu sayede dolandırıcılık yapma potansiyeli yüksek müşteri tespit edildikten sonra daha etkin, verimli ve doğru bir yaklaşımla hareket edilerek işlem bazında dolandırıcılık faaliyetlerinin doğrudan tespit edilmesi amaçlanmaktadır.
Segmentation for factoring customers using unsupervised machine learning algorithms
(MEF Üniversitesi, 2023) Ayyıldız, Nur Seher; Çakar, Tuna
Günümüzde teknolojinin veri toplamayı kolaylaştırmasının önemli bir fırsat olmasının yanı sıra tüm bu verilerin yönetimini zorlaştırmakta ve veriler iyi işlenmedikçe bir anlam ifade etmemektedir. Depolanan bu veriler son derece önemlidir ve şirketler, müşterileri tarafından sağlanan verileri kullanır. Değişen dünyanın müşteri profillerinin ihtiyaçlarını yakalamak artık bir zorunluluk haline gelmekte ve firmalar için ilk sırayı almaktadır. Zamanla depolanan verinin artması ile artık veriler arasında ilişki kurmak ve bunları birbirinden ayırmak zor bir hal almıştır. Bu noktada hayatımıza makine öğrenmesi yöntemleri daha fazla dahil olmaya başlamıştır. Bu çalışmada, segmentasyonun ne olduğu ve yıllar içindeki değişiminden bahsedilmiştir. Hangi makine öğrenmesi tekniklerinin veri seçiminde faydalı olacağına değinilmiştir. Ardından olası makine öğrenmesi yöntemleri yerel bir faktoring şirketinin müşteri çek verileri kullanılarak gösterilmiştir. Bu çalışma etiketsiz verilerin gruplanmasını hedeflediğinden gözetimsiz öğrenme teknikleri üzerinde durulmuştur. Bu yöntemler arasında en popular olan K – means algoritmasının yanı sıra Hiyerarşik Kümeleme, DBSCAN, Gauss Karışık Modelleme ve Fuzzy c - Means yöntemleri kullanılmıştır. Her bir algoritma için başarı ölçütleri incelenerek uygun küme sayıları bulunmuş ve bulunan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kümeleme sonuçları incelendiğinde GMM ile optimal küme sayısı oldukça yüksek hesaplanmış, DBSCAN küme atayamamış, Hierarchical clustering ise zaman açısından maliyetli bulunmuştur. En iyi sonuçların K - means ve Fuzzy c - Means algoritmalarıyla elde edildiği gözlemlenmiştir.
Streetscapes in Nişantaşı: Exploring street as a workspace
(MEF Üniversitesi, 2024) Türk, Ravza; Avcı, Haydar Ozan; Uğurlu, Ayşe Hilal
Kamusal alanın ayrılmaz bir parçası olan sokak, çeşitli sokak peyzajı ve sosyal ilişkiler ağıyla karakterize edilen çok yönlü bir mekandır. Sokak, bir noktadan diğerine geçişi sağlama işlevini aşan, açık, kapsayıcı ve herkesin erişebileceği bir alan olarak ele alınmıştır. Bu tezde sokak peyzajını etkileyen, değiştiren ve dönüştüren ve sokak içerisinde ilişkiler kurulmasına yardımcı olan unsurların ağaçlar, sokak mobilyaları, aydınlatma direkleri olduğu kadar sokağın içerdiği duyu bileşenleri olduğu dikkate alınmıştır. Çalışmada, sokak peyzajını besleyen duyusal bileşenlerinin ortaya çıkmasında etkisi olan unsurlardan biri olarak sokağın bir çalışma mekanına dönüşümü ve bunun etkileri incelenmiştir. Vaka çalışması olarak Nişantaşı bölgesine odaklanan, tekrarlanan gözlemleri içeren, literatür taramaları ve eski harita incelemelerini kapsayan bu çalışma, sokak satıcılarının sokak peyzajına olan etkilerinin keşfedilmesini sağlamıştır. Sokak satıcılarının kamusal alandaki işgalleri, binalar üzerindeki cephe düzenlemeleri, çalışma metodolojileri ve kullanılan tezgahların, şemsiyelerin, çiçek saksılarının, satış arabaları vb. gibi araçların sokak peyzajının konfigürasyonuna katkıda bulunduğu gözlemlenmiştir. Bu çalışmada, sokak satıcıları tarafından üretilen ses ve koku peyzajı, dokular, renkler, sıcaklık farkları yani duyusal ve fiziksel bileşenler üzerine detaylı bir inceleme yapılmıştır. Bu duyusal boyutların, sadece fiziksel olarak sokağın karakterini değiştirmekle kalmadığı, aynı zamanda kullanıcıların mekansal algıları üzerinde de bir etkisi olduğuna dikkat çekilmiştir. Çalışmada, duyusal bileşenler ile insan psikolojisi arasındaki karmaşık etkileşim yansıtılmıştır. Ancak tez, bu etkileşimi çözümlememiştir. İstanbul'daki kentsel gelişmeleri yansıtan bir mikrokosmos olarak konumlandırılan Nişantaşı, aynı zamanda hem konut hem de ticaret bölgesi olarak kullanılan bölge, sokak satıcılığı geleneğinin sürdürüldüğü, farklı etkileşimler ve dinamik sokak peyzajının gözlemlenmesi için bir zemin sunmuştur. Bu sayede tez, sokak peyzajını şekillendiren unsurlar ve bu unsurların yarattığı etkiler arasındaki karmaşık ilişkiyi açığa çıkarmayı amaçlamış ve aynı zamanda sokak satıcıları ve oluşturdukları sokak peyzajının sokağın kamusallığına olan katkısının açığa çıkarılmasını sağlamıştır.
Karmaşık Geometrili Parçaların Tasarımı, Simülasyonu ve Robotik Eklemeli İmalat Teknolojisi ile Uygulanması
(2025) Bingöl, Sümeyye Şüheda; Dorantes, Dante
Bu tez, çok eksenli Robotik Katmanlı Üretim (Robotic Additive Manufacturing, RAM) için karmaşık geometrili parçaların tasarımı, geliştirilmesi ve simülasyonunu sunmaktadır.Rhino–Grasshopper–KUKA|prc yazılım ortamı, geleneksel CAD yazılımlarının kolayca üretemediği geometriler için özelleştirilmiş çok eksenli takım yolları oluşturmak amacıyla entegre edilmiştir. Simülasyon sürecinde pozisyoner donanımlı bir KUKA KR210 R2700-2 antropomorfik robot kullanılmış, Altınay Robotics tarafından sağlanan pozisyonersiz eşdeğer bir robot ise oluşturulan yörüngelerin fiziksel uygulamasında görev almıştır. RAM sistemi; polimer ekstrüzyon ve metal biriktirme yöntemlerini kullanarak karmaşık geometrilerin üretilmesini hedeflemektedir. En uygun yöntemin belirlenebilmesi için çalışma, Tel Ark Katmanlı Üretim (Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM), Tel Lazer Katmanlı Üretim (Wire Laser Additive Manufacturing, WLAM) ve Hibrit Tel-Lazer Katmanlı Üretim (Wire-Laser Hybrid Additive Manufacturing, WLHAM) yöntemlerini yapısal verimlilik, biriktirme kalitesi ve entegrasyon uygulanabilirliği açısından değerlendirmektedir. Ayrıca, çok renkli bir polimer pelet ekstrüderi, yazarın danışmanlığında ve Altınay Robotics'in mekanik yöneticisinin gözetiminde, Altınay Robotics ve MEF Üniversitesi stajyerleriyle birlikte ortak olarak geliştirilmiş ve çok malzemeli üretim yetkinliği ortaya konmuştur. Bunun yanı sıra, MEF Üniversitesi BAP araştırma fonu desteğiyle gelecekteki kullanımlar için endüstriyel bir Nolega polimer ekstrüderi tedarik edilmiştir. Bu çalışma, teknik çıktılarının ötesinde, robotik sistemler ve katmanlı üretim süreçlerini bütünleştiren yenilikçi bir üretim yaklaşımını ortaya koymaktadır. Araştırma, mühendislik, tasarım ve hesaplamalı modelleme alanlarını bir araya getiren çok disiplinli (multidisipliner) ve iş birliğine dayalı bir çerçeve benimsemektedir. Farklı disiplinlerden öğrencilerle yürütülen deneysel çalışmalar, uygulamalı öğrenme ve disiplinler arası bilgi paylaşımını teşvik etmiştir. Bu bütünleştirici yaklaşım, tezi robotik destekli dijital üretim bağlamında teori, uygulama ve eğitimi bir araya getiren bir araştırma olarak öne çıkarmaktadır. Sonuç olarak, çalışma; mühendislik ve yaratıcı endüstrilerde kullanılabilecek, ölçeklenebilir, hassas ve sürdürülebilir üretim çözümleri sunan, küresel ölçekte rekabet gücüne sahip bir RAM teknolojisi ortaya koymaktadır
Customer churn prediction for a personal care product retail chain operating in Turkey
(MEF Üniversitesi, 2024) Işık, Ercan; Çakar, Tuna
Müşteri kaybının nedenlerini ve buna yol açan müşteri davranışlarını anlamak, ayrıca müşterinin bir sektöre veya şirkete olan sadakatini tahmin edebilmek, mevcut müşterileri elde tutmada ve yeni müşterilere ulaşmak için yapılan pazarlama ve reklam maliyetlerinden kaynaklanan gelir kaybını önlemede büyük avantaj sağlar. Bu çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir kişisel bakım ürünleri perakende zincirine ait 29 aylık veri kullanılmış; veri setindeki dengesiz dağılım ve müşteri olmayan girişler nedeniyle aşırı örnekleme ve sentetik örnekleme yöntemleri uygulanmıştır. Model geliştirme aşamasında Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, K-En Yakın Komşu, Rassal Orman, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı, MLP (Çok Katmanlı Algılayıcı) Sınıflandırıcı uygulanmış ve doğruluk, geri çağırma, F1 skoru, kesinlik ve karmaşıklık matrisi gibi metrikler kullanılarak performansları değerlendirilmiştir. Bu karşılaştırmalar sonucunda, Rassal Orman ve MLP Sınıflandırıcı modellerinin bu veri seti için en iyi performansı gösterdiği gözlemlenmiş; Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı ve Karar Ağacı gibi diğer ağaç tabanlı algoritmaların ise biraz daha düşük fakat karşılaştırılabilir performans sağladığı tespit edilmiştir.
Serverless vs. on-premises: A performance analysis of ml deployment with aws fargate, GCP Cloud run, and On-Prem
(MEF Üniversitesi, 2024) Kırçiçek, Oğuz; Çakar, Tuna
Bu çalışmada, makine öğrenimi modellerinin dağıtım sürecinde meydana gelen değişikliklerin On-Premises sistemler ve bulut hizmet sağlayıcılarındaki karşılaştırmalı analizini sunmaktayım. Makine öğrenimi modellerinin başarılı bir şekilde dağıtılması, üretkenliklerini artırmayı amaçlayan işletmeler ve kuruluşlar için kritik bir öneme sahiptir. Modellerin farklı ortamlarda nasıl davrandığını anlamak ve karşılaştırmak, bilinçli kararlar vermek için büyük öneme sahiptir. AWS ve GCP gibi önde gelen ticari organizasyonlar, özelleştirilmiş web uygulamaları sunmak üzere tasarlanmış güvenilir ve maliyet etkin bulut hizmetleri sunmaktadır. Bu makalenin temel amacı, en tanınmış bulut hizmeti sağlayıcılarının anahtar özelliklerini vurgulayarak bulut müşterilerini yönlendirmek ve On-Premises seçeneği ile karşılaştırmalar yaparak bilinçli karar almayı kolaylaştırmaktır. Ayrıca, AWS Fargate ve Google Cloud Run gibi yönetilen hizmetlerin avantajlarını keşfediyoruz, bu hizmetler uygulama dağıtımını kolaylaştırmaktadır. Bu araştırma aracılığıyla, işletmelerin stratejik kararlar alarak dinamik ve rekabetçi iş dünyasında başarı elde etmelerine olanak tanıyan değerli içgörüler sağlamak amaçlanmıştır.
Kozmetik E-Ticaretinde Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri için İki Kuleli (Two-Tower) Bir Getirme Yaklaşımı
(2025) Tuncer, Suat; Çakar, Tuna
Tavsiye sistemleri, e-ticaret platformlarında kullanıcı deneyimini geliştirmek ve etkileşimi artırmak açısından hayati bir rol oynamaktadır. Bu tez, TensorFlow Recommenders (TFRS) kullanılarak uygulanan geri getirme (retrieval) tabanlı sinir ağı mimarileriyle oluşturulmuş iki kişiselleştirilmiş ürün tavsiye yaklaşımının karşılaştırmalı analizini sunmaktadır. İlk yaklaşım, yalnızca kullanıcı ve ürün kimliklerine (ID) dayalı gömlemeleri (embedding) kullanmaktadır. İkinci model ise ürün temsilini, özellikle ürün başlığı ve üst kategori bilgilerini içeren anlamsal (semantik) içerik özellikleriyle zenginleştirmektedir. Her iki model de örtük satın alma verileriyle eğitilmiş ve en yakın komşu getirimi üzerinden recall@K ölçümünü yapan FactorizedTopK metriği ile değerlendirilmiştir. Çalışma, sıcak başlangıç (warm-start) senaryosu varsayımına dayanmakta ve ürün getirimi için gömleme uzayında anlamsal bağlamın değerine vurgu yapmaktadır. Bulgularımız, özellikle ürünler arasındaki anlamsal benzerliğin önemli olduğu durumlarda, içerik özelliklerinin dahil edilmesinin tavsiye doğruluğunu artırmada fayda sağladığını ortaya koymaktadır.
The spatial transformation of home-based workspaces after the COVID-19 pandemic: a focus on daily breaks and boundaries
(MEF Üniversitesi, 2024) Oğrak, Berrak; Bayrak Göktaş, Sevince
Tarihi olarak, çalışma alanları kamusal mekanlarla ilişkilendirilmiş ve kolektif ilişkiler ile profesyonel etkileşimleri mümkün kılarken, ev özel bir alan olarak kalmıştır. Sanayi Devrimi, resmi ofis ortamlarının gelişimiyle birlikte iş ve ev arasındaki sınırları net bir şekilde oluşturmuştur. Ancak, COVID-19 pandemisi bu ayrımı bozmuş ve evleri geçici çalışma alanlarına dönüştürmüştür. Home and Work: Negotiating Boundaries Through Everyday Life adlı kitaptan ilham alarak, bu tez evdeki çalışma alanlarının entegrasyonunun mekânsal sınırları nasıl bulanıklaştırdığını ve bireylerin ev ve çalışma alanlarını nasıl algıladıklarını incelemektedir. Bu çalışma, yemek, telefon görüşmeleri ve dinlenme gibi günlük etkinlikler aracılığıyla evdeki profesyonel ve kişisel alanların nasıl bir arada var olduğunu ya da ayrıldığını keşfetmektedir. Evden çalışan katılımcıların, hem iş hem de kişisel ihtiyaçlarını karşılamak için yaşam alanlarını nasıl uyarladıkları üzerine yoğunlaşılmaktadır. Mimari analizler ve mekânsal diyagramlar kullanılarak, özel ve ortak alanlarda meydana gelen önemli değişiklikler vurgulanmakta ve mimarinin evin hem yaşam hem de çalışma alanı olarak ikili rolü üzerindeki etkisi gösterilmektedir. Evler giderek daha çok işlevsel hale geldikçe, geleneksel mekân kavramları sürekli olarak yeniden tanımlanmaktadır. Bulgular, modern yaşam alanlarının, özellikle post-pandemi döneminde, çağdaş iş ortamlarının değişen taleplerine nasıl uyum sağladığına dair önemli içgörüler sunmaktadır.
Forecasting for e-commerce sales using supervised machine learning algorithms
(MEF Üniversitesi, 2024) Pamuk, Ayçelen; Çakar, Tuna
E-ticaretin gelişimi için temel olan öngörüsel analitiklere büyük ölçüde bağımlı olan büyüyen e-ticaret manzarası, operasyonel verimliliği ve stratejik karar alma süreçlerini yönlendirmektedir. Bu tez, makine öğrenimi algoritmalarının teorik temellerine derinlemesine inerken, çevrimiçi ticaretin büyümesini kolaylaştırmadaki evrimini ve kilit rolünü sergilemektedir. Bu araştırma, geniş çaplı bir e-ticaret veri kümesinin analizi yoluyla satış desenlerini öngörme odaklıdır. Öngörme, e-ticaret işletmelerinde çeşitli kritik işlevler için bir anahtar görev üstlenmektedir. Envanter yönetimini, optimal stok seviyelerini ve düzenli teslimatları sağlayarak, stratejik varlık yönetimi aracılığıyla finansal planlamayı, dinamik fiyatlandırma stratejilerini ve etkili teslimat operasyonlarıyla müşteri memnuniyetini artırmayı içeren çok yönlü uygulamaları kapsar. Ayrıca, öngörme, özelleştirilmiş kampanyaları ve akıllı bütçe tahsisini mümkün kılarak pazarlama çabalarını geliştirmede de temel bir rol oynamaktadır. Makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonu, bu işlevleri güçlendirmektedir. Bu araştırmanın merkezinde e-ticaret alanındaki temel bir satış tahmini görevi bulunmaktadır ve özellikle kampanya değişkenlerini entegre etme odaklıdır. Altı farklı makine öğrenimi algoritmasını kullanarak, çalışma en doğru ve açıklayıcı modeli belirlemeyi amaçlamaktadır. Dikkat çekici bir şekilde, araştırma LGBM'yi en uygun algoritma olarak belirler. Önceki tahmin çalışmalarında nadiren keşfedilen kampanya değişkenlerinin dahil edilmesi, ilginç içgörüler sunar. Ancak, başlangıçtaki varsayımların aksine, SHAP analizi, kampanya değişkenlerinin modelin açıklanabilirliği üzerinde daha az etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bu sınırlama farkındalığını kabul eden çalışma, değişkenleri etkili bir şekilde temsil etmek için kümeleme algoritmalarını kullanarak modelin açıklanabilirliğini artırma potansiyeline dikkat çekmektedir.
The habitats of neonomads: Exploring neonomadic lifestyle through today's dynamics and nomadic codes
(MEF Üniversitesi, 2021) Yavaş, Eda; İnceoğlu, Ahmet Arda; Özgan, Sibel Yasemin
Bugün her zamankinden daha hareketliyiz. Şehirler, ülkeler ve hatta kıtalar arasında hareket etmek veya çevrimiçi platformlar aracılığıyla mekanın fiziksel sınırlarını aşmak daha pratik ve yaygın hale geldi. Bireysel hareketlilik arttı, sınırlar bulanıklaştı ve mekandan bağımsız yaşama arzusu yaygınlaştı. Bilinçli olarak mobil yaşamı tercih eden insanlar, yeni çağın dinamik güçleriyle daha sürdürülebilir ve anlamlı ilişkiler kurduklarını düşünmektedir. Evlerini sırtında taşıyan sırt çantalı gezginler, dijital ekranlarıyla hem çalışan hem de seyahat eden dijital göçebeler ve gönüllü olarak göçebe hayatı benimseyen küresel göçebeler tam zamanlı mobil bir hayat sürmektedirler. Çağın dinamik, geçici ve istikrarsız ortamında, ana akım mimari nesnelerin kararlılık ve kalıcılık varsayımları, yukarıda anlatılan esnek ve hareketli yaşamlarla örtüşmemektedir. Ancak geleceğin ipuçlarını takip eden ve neo-göçebe yaşamın beklentilerini önemseyen mekanlar son yıllarda alternatif olarak öne çıkıyor. Bu tartışmanın odağı, günümüzde giderek yaygınlaşan neo-göçebe yaşam tarzının tanımladığı hareketli ve geçici ilişkiler doğrultusunda, neogöçebelerin günlük alışkanlıklarına ve mekan kullanımlarınına mimarlık çerçevesinden bakmaktır. Göçebe deneyim üzerinden yürütülen araştırmada, geçmiş göçebe kodlarımızın ve 1960'ların göçebe gelecek vizyonlarının izleri sürülerek karşılaştırmalı bir sorgulama yapılmıştır. Dijital göçebeler, küresel göçebeler ve sırt çantalı gezginler ile yarı yapılandırılmış görüşmeler yoluyla veriler toplanarak günlük alışkanlıkları, kullandıkları yerler ve şehirden beklentileri hakkındaki teorik varsayımlar analiz edilmiştir. Neogöçebe yaşam tarzı hangi mimari kavramlara odaklanan mekanları tanımlar? Neogöçebelerin mekan ve şehir ölçeğinde beklentileri, yerleşik insanlarınkinden gerçekten farklı mıdır? Neogöçebelerin eski göçebe kodlarla ilişkisinin izleri sürülebilir mi?
Customer churn prediction for the Pay-TV sector
(MEF Üniversitesi, 2023) Hataş, Tuğçe Aydın; Çakar, Tuna
Müşteri kaybı, şirketler için gelir kaybı ve yeni müşteri kazanımı için pazarlama maliyetleri yarattığından müşterilerin aboneliklerini neden sonlandırdıklarını anlamak, mevcut müşterileri elde tutmak açısından katma değer sağlamaktadır. Bu çalışma kapsamında Türkiye'de hizmet veren Pay-TV firmasının müşterilerinin 6 aylık geçmiş verileri kullanılmış ve veri setinin etiket bazında dengesiz olması sebebiyle aşırı örnekleme yöntemi de uygulanmıştır. Model geliştirme aşamasında farklı yapay öğrenme (Rassal Orman, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Karar Ağacı, AdaBoost, XGBoost, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı) algoritmaları kullanılmış ve model performansları karşılaştırılmıştır. Her bir model için başarı kriterleri incelenerek bu veri seti için en yüksek performans gösteren modellerin ağaç-bazlı Rassal Orman, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı ve XGBoost olduğu görülmüştür.
Enmeshed experience through existential characteristic of a micro living unit Volu-te
(MEF Üniversitesi, 2022) Ulusoy, Zeynep; Uğurlu, Ayşe Hilal; Avcı, Haydar Ozan
Tez kapsamında yapılan araştırma deneyim nosyonu üzerinden beden ve mekan birlikteliğine odaklanmaktadır. Mimari bir mekanın deneyiminin, mekanın özellikleri üzerinden ortaya çıkarılması problem edilmiştir. Bu bağlamda fenomenolojik bir bakış açısıyla beden ve mekan tanımları irdelenmiş ve birbirleriyle olan ilişkileri sorgulanmıştır. "Deneyimlenen mekan" kavramı ile mekan kavramı deneyimin merkezine konumlandırılmıştır. Fakat objenin ve nesnenin birbirlerini var ettiği göz ardı edilemeyeceği için, öznenin mekanı duyular aracılığıyla algılama biçimi sorgulanmıştır. Bu sayede mekanın okuması duyular üzerinden gerçekleşmiştir. Tez asıl olarak mekanın deneyimini ortaya çıkarmak için, "Nesnenin varlık karakteri"nin irdelenmesi gerektiğini savunur. Bu bağlamda mimari nesne olarak (AAP yüksek lisans sürecinde tasarlanıp üretilmiş olan) Volu-te isimli mikro barınma birimi ele alınmıştır. Volu-te'ün varlık karakteri deşifre edilerek, açığa çıkan deneyim tartışmaya açılmıştır. Varlık karakteri tartışılırken, özneye sağladığı mekansal algı ile birlikte ifade edilmiştir. Volu-te içerisinde açığa çıkan deneyimi ifade etmek adına Steven Holl'ün terminolojisinden yararlanılmıştır. Kentsel bir algıyı ifade etmek için kullanılan "İç içe geçmiş deneyim" kavramı, mikro barınma birimi üzerinden yeniden tanımlanmıştır. Bu sayede genellikle öznel bir bağlamda karşımıza çıkan deneyim kavramının nesnelliği ve açıklanabilirliği keşfedilmiştir.
Kuşaklar Arası İş Özelliklerinin İş Tatmini ve İşten Ayrılma Niyeti Üzerindeki Rolü: Dönüştürücü Liderliği Düzenleyici Etkisi
(2025) Çevik, Bahunaz; Karadağ, Hande
Türkiye'de Z Kuşağının istihdamı her geçen gün artmaktadır. Önceki kuşaklara mensup yöneticiler, Z kuşağı ile karşılıklı bir ilişki kurmakta zorlanabilirler. Bu bağlamda, Z Kuşağının motivasyon kaynakları, işe bağlılıklarını etkileyen faktörler ve dönüştürücü liderliğin bu faktörler üzerindeki etkisi araştırmaya açık konular arasında yer almaktadır. Bu çalışma, iş özellikleri (geri bildirim, özerklik, beceri çeşitliliği, görev bütünlüğü ve görev önemi) ile iş tatmini arasındaki ilişkiyi ve iş tatmininin işten ayrılma niyeti üzerindeki etkisinin dönüştürücü liderlik tarafından nasıl şekillendirildiğini incelemektedir. Araştırmada, Türkiye'deki farklı kuşaklara mensup 223 çalışandan elde edilen anket verilerine dayalı nicel bir araştırma yöntemi kullanılmıştır. Bulgular, beş iş özelliğinin tamamının iş tatminine anlamlı düzeyde katkıda bulunduğunu göstermektedir. Ayrıca, iş tatmini işten ayrılma niyetini negatif yönde yordamakta ve bu ilişki, yüksek düzeyde dönüştürücü liderlik varlığında daha da güçlenmektedir. Çalışma ayrıca, belirli iş özelliklerine ilişkin algılarda kuşaklar arasında farklılıklar olduğunu ortaya koymaktadır; Z Kuşağı, beceri çeşitliliği, görev bütünlüğü ve görev önemi düzeylerinde daha düşük algılar bildirmiştir. Bu araştırma, kuşaklara yönelik iş gücü dinamikleri literatürünü geliştirmekte ve Z Kuşağı çalışanlarını işe çekmek ve elde tutmak isteyen kuruluşlar için etkili liderlik ve iş yapısı tasarımı konusunda içgörüler sunmaktadır.
Customer transaction predictive modeling via machine learning algorithms
(MEF Üniversitesi, 2023) Ertuğrul, Seyit; Çakar, Tuna
The main purpose of this study is to determine the behavior and characteristics of the customers of a company that is active in the factoring sector, and accordingly, to capture measurable parameters with exploratory data analysis based on the historical data of the customers, and then to perform predictive models for the target. A hit rate of around 80% was achieved in SVM and Extra Trees models, which are classification model algorithms. In this way, it is aimed to directly contribute to the transaction volume on a business basis by acting in a more effective, efficient and correct approach after approving the check that shows high potential, that is, the customers who are likely to accept it after the offer is made as a business.
Examining volu-te as a dormitory model in the context of existenzminimum principles
(MEF Üniversitesi, 2022) Baydemir, İlayda; Avcı, Haydar Ozan; Uğurlu, Ayşe Hilal
Günümüz yaşam koşulları ve değişen dünya düzeni ile içinde bulunduğumuz dönem(2021) belirsizliğini korumaktadır. Küresel ısınma ve nüfus artışı ile ortaya çıkan sağlık sorunları bu belirsizlik dönemini oluşturmaktadır. Öğrenciler bu döneminin bir parçası olarak net olmayan süre zarfları içerisinde konaklama ihtiyaçlarını karşılamak durumundadır. Öğrenci sayıları ile yurt kapasiteleri karşılaştırıldığında; yetersiz kapasiteler ve düşük gelirli ailelerin erişemediği fiyatlandırmalarla karşılaşılmıştır. Yurt sorunlarını saptamak amacıyla; İstanbuldaki yurtların analizi ve detaylı olarak İstanbul Teknik Üniversitesi devlet yurtları incelemesi yapılmıştır. Yurt odaları asgari yaşam koşullarını sağlayan minimum alanda maksimum verim elde edilmesi gereken alanlar olmalıdır. ''Küçük Ölçek'' kavramı üzerinden tasarlanmış olan Volute Projesi tezin ana örneklerinden birini oluşturmaktadır. "Volu-te" geçici konaklama ihtiyacı olan bireyler için mikro barınma ünitesi önerisidir. MEF Üniversitesi öğrencileri4 ve stüdyo yürütücüsü5 tarafından kolektif ilerleyen bir araştırmatasarım sürecinin son ürünüdür. Volu-te, İstanbul gibi mega kentlerde yoğun ve karmaşık şehir planlamasında oluşan artık alanların potansiyellerini ortaya çıkarmayı hedeflemektedir. Bu doğrultuda yurt problemlerinin, "Existenzminimum" konseptinin oluşmasında etkili olan problemlerle benzerlik gösterdiği tespit edilerek paralel bir okuma yapılmıştır. CIAM II de tartışılan 5 panel6 konusu, Existenzminimum tasarım ilkeleri olarak belirlendi. Existenzminimum tasarım prensipleri referans alınarak alternatif yurt projeleri incelenmiştir. Alternatif bir yurt olarak "Volu-te" bu prensipler doğrultusunda tartışılmıştır. Yurtlar ve minimum yaşam incelemesi sonucunda Volu-te projesi İstanbul Teknik Üniversitesine bir yurt önerisi olarak sunulmaktadır. Gelecek senaryolar da karşımıza çıkabilecek durumlar ve alternatif projelerin buna karşın sağlayacağı avantajlar tartışılmıştır.
Comparing the effectiveness of graph neural networks and machine learning algorithms for fNIRS-based neuromarketing research
(MEF Üniversitesi, 2024) Güngör, Atakan; Çakar, Tuna
Fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopinin (fNIRS) maliyet ve taşınabilirlik açısından diğer beyin görüntüleme yöntemlerine göre bazı avantajları vardır. Bu nedenle nöropazarlama alanında kullanımı gittikçe artmaktadır. Ancak fNIRS, sağladığı avantajların yanında bazı zorlukları da beraberinde getirmektedir. Çok kanallı ölçüm ve yüksek zamansal çözünürlük gibi özellikler nedeniyle fNIRS verilerinin doğası karmaşık ve çok boyutludur [7]. Nöropazarlama araştırmacıları, bu zorlukların üstesinden gelebilmek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanmıştır. Bu çalışmalar incelendiğinde başarılı sonuçların ortaya çıktığı görülmüştür. Makine öğrenimi, nöropazarlama araştırmacılarının yanı sıra çizge üzerinde çalışan araştırmacıları da etkilemiştir. Böylece yapay sinir ağlarının çizge veri yapılarına uygulanmasına izin veren çizge sinir ağları ortaya çıkmıştır. Beynin fonksiyonel bağlantılar kullanılarak çizge yapısı şeklinde modellenebilmesi [14] ve fNIRS'in yüksek zamansal çözünürlüğü sayesinde [7], çizge sinir ağları ile fNIRS'in birlikte kullanıldığı nörogörüntüleme çalışmaları mevcuttur. Ancak başarılı sonuçlara rağmen bu kombinasyona yer veren nöropazarlama araştırmasına rastlanmamıştır. Bu nedenle bu çalışmada, çizge sinir ağlarının fNIRS temelli nöropazarlama alanındaki performansı incelenmiş ve bu bağlamda başarılı sonuçlar verdiği görülen makine öğrenimi algoritmaları ile karşılaştırılması yapılmıştır. Karşılaştırma için, markalara yönelik algıları belirlemek amacıyla yürütülen bir nöropazarlama deneyinin fNIRS ölçümleri kullanılmıştır. Deneyde, tüketicilerden marka logosuyla birlikte gösterilen sıfatın markaya uygun olup olmadığına dair karar vermeleri (evet/hayır) istenmiştir. Elde edilen ölçümler temizlenerek veri seti elde edilmiştir. İlk olarak bu veri setine gözetimli makine öğrenimi yaklaşımı uygulanmıştır. Veri seti birkaç veri ön işleme aşamasından geçirildikten sonra üzerinde çeşitli algoritmalar eğitilmiştir. Bunlar, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Random Forest, Naive Bayes ve XGBoost algoritmalarıdır. Sonrasında ise diğerlerine göre daha başarılı olan algoritmalardan, biri soft voting diğeri hard voting olmak üzere iki farklı voting classifier oluşturulmuştur. Makine öğrenimi yaklaşımı tamamlandıktan sonra çizge sinir ağları yaklaşımına geçilmiştir. fNIRS aracılığı ile elde edilen veriler, beyindeki fonksiyonel bağlantılar kullanılarak çizge yapısına dönüştürülmüştür. Fonksiyonel bağlantıların hesaplanmasında Pearson korelasyon katsayısı kullanılmıştır. Katılımcıların her denemesi için bir çizge oluşturulduğundan ve her çizgenin etiketi (evet/hayır) bulunduğundan, çizge seviyesinde sınıflandırma yapılmıştır. Çizgelerin sınıflandırılması için, oluşturulan çizgeler, çizge sinir ağları mimarilerine girdi olarak verilmiştir. Çalışmada kullanılan mimariler, Graph Convolutional Network, Graph Attention Network ve Graph Isomorphism Network'ten oluşmaktadır. Son olarak, bu mimarilerin bir araya getirilmesiyle bir soft voting classifier oluşturulmuştur. Tüm yöntemlerin test accuracy değerleri hesaplanmış ve bu değerlere güven aralıkları eklenmiştir. Karşılaştırma sonuçları, genel olarak makine öğrenimi algoritmalarının çizge sinir ağlarından daha iyi performans verdiğini göstermiştir. Ek olarak, topluluk öğrenimine dayalı makine öğrenimi modelleri en iyi skorlara sahiptir.
Factors of Organizational Performance in High-Growth Smes: an Investigation From Turkish Manufacturing Industry
(MEF Üniversitesi, 2023) Gönül, Ebubeki̇r; Karadağ, Hande
Bu çalışma, Türk imalat sanayinde hızlı büyüyen küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ) performansını etkileyen faktörleri incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, Türkiye'de faaliyet gösteren KOBİ'lerin organizasyonel, finansal ve kaynak yönetimi performanslarını etkileyen ortak başarı ve başarısızlık faktörlerinin araştırılmasına yönelik ampirik bir araştırma yapılmıştır. İmalat sanayi, sağladığı pek çok fayda ve ülkenin büyüme ve kalkınmasında hayati bir rol oynaması nedeniyle Türk ekonomisi için çok önemli bir sektördür. İmalat sektörü, Türkiye'nin Gayri Safi Yurtiçi Hasılasının (GSYİH) önemli bir kısmından sorumludur ve milyonlarca işçiye iş sağlayarak işsizliği azaltır ve ekonomik büyümeyi destekler. Ayrıca imalat sanayi, ülkenin ticaret dengesinin ve döviz rezervlerinin anahtarı olan Türkiye'nin ihracat gelirlerine de önemli bir katkı sağlıyor. Üreticiler, ürünlerini ve süreçlerini iyileştirmek için araştırma ve geliştirmeye yatırım yaptıklarından, sektör teknolojik gelişmeyi de tetikliyor. Ayrıca imalat sanayinin büyümesi, özellikle daha kırsal ve az gelişmiş bölgelerde bölgesel kalkınmanın desteklenmesinde ve bölgesel eşitsizliklerin azaltılmasında önemli bir faktördür. Sonuç olarak, imalat sanayii Türkiye için büyük önem taşımaktadır ve bu sanayinin sürekli büyümesi ve gelişmesi için devletin ve diğer paydaşların desteğine ihtiyaç duyulmaktadır.
A web of things system to control party equipment
(MEF Üniversitesi, 2024) Eroğlu, Eray; Bekmezci, İlker
Etkili bir parti düzenlemenin temel unsurlarını incelemekte ve başarılı bir etkinliğin düzenlenmesi için gereken ekipmanları ve bu bileşenlerin nasıl koordine edilip bir bütün halinde çalışabileceğini bu tez kapsamında araştırılmış ve geliştirilmiştir. Bu bağlamda, özellikle eğlence cihazları arasındaki koordinasyon ve iletişimin önemi üzerinde durulmaktadır. Bununla birlikte Nesnelerin Web'i (WoT) paradigması üzerinden parti organizasyonuna entegrasyonunun nasıl uygulanabileceğini gösterilmektedir. WoT, nesnelerin interneti üzerinden fiziksel cihazların birbirleriyle iletişim kurmasına ve etkileşimde bulunmasına olanak sağlayan bir iletişim ağıdır. Bu tez, WoT'un parti organizasyonunda nasıl kullanılabileceğini ve eğlence unsurlarının koordinasyonunu ve senkronizasyonunu artırmak için nasıl bir araç olabileceğini ortaya koymaktır. Bu çalışmanın bir diğer amacı da, parti organizasyonu için temel ekipmanların belirlenerek son kullanıcılar tarafından gerekli isteklerin uygulanmasıdır. Hangi cihazların gerekliliği, bu cihazların fonksiyonları ve nasıl entegre edilebilecekleri gibi konular detaylı bir şekilde titizlikle ele alınmaktadır. WoT'un gelişen alanına ve dinamik, etkileşimli ortamlardaki potansiyel uygulamalara katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Partiler gibi sosyal etkileşim odaklı etkinliklerde WoT'un nasıl kullanılabileceğini anlamak, bu alandaki araştırmalara yeni bir perspektif kazandırarak literatüre yeni projeleri kazandırabilir.
E-Ticarette Müşteri-Mağaza Alışverış Davranışı Modeli
(2025) Güney, Görkem; Çakar, Tuna
E-ticaretin hızlı gelişimi, işletmelerin müşteri davranışları ve satıcı performansını analiz etmek için ileri düzey analitik modellere ihtiyaç duymasına neden olmuştur. Bu çalışmada, müşteri tercihleri, satın alma alışkanlıkları ve satıcıların ürün tekliflerini birleştiren, 'Müşteri-Satıcı Alışveriş Davranışı Modeli' önerilmiştir. Model, RFM (Recency, Frequency, Monetary), kategori tercihleri ve müşteri yaşam boyu değeri gibi müşteri metrikleri ile satıcıların kategori odağı ve satış performansı verilerini kullanarak segmentasyon ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktadır. K-Means, hiyerarşik kümeleme ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak müşteriler ve satıcılar benzer davranışlara göre gruplandırılmıştır. Ayrıca, müşterilerin satın alma eğilimlerini tahmin etmek ve satıcılar ile eşleştirmek için tahmin modelleri ve hibrit öneri sistemleri uygulanmıştır. Sonuçlar, önerilen modelin müşteri bağlılığını, satıcı performansını ve platformun genel etkinliğini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Bu çalışma, e-ticaret platformları için veri odaklı, ölçeklenebilir ve dinamik bir analitik çerçeve sunmaktadır.

Browse

Browsing Tez Koleksiyonu by Language "en"