4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Master Thesis Büyük Veri Devrimi: Yönetim ve Organizasyonel Gelişime Etkileri Üzerine Kapsamlı Bir Bibliyometrik ve İçerik Analizi(2024) Bilgili, Ecem Cemre Güleç; Yılmaz, Ayşe AslıÇağdaş dönemde, teknolojinin hızlı evrimi, verinin artan merkeziliği tarafından vurgulanmıştır. Veri hacmi arttıkça, verileri anlamlandırmanın zorlukları da artar, ancak işletmeler ve organizasyonlar için verinin değeri de aynı ölçüde yükselir. Büyük verinin endüstrideki yükselişi, akademik ve organizasyonel çevrelerde eşit derecede önemli bir ilgi odağı haline gelmiştir. Bu araştırma, büyük verinin 2011'den 2023'e kadar olan literatürel gelişimine derinlemesine ışık tutarak, yönetim ve organizasyonlar alanındaki sonuçlarına odaklanmaktadır. Bibliyometrik ve içerik analizi merceği aracılığıyla, bu çalışma literatüre geniş ve güncel bir bakış sunmaktadır. Bu araştırma, büyük verinin karar alma, organizasyonel değişim ve dönüşüm üzerindeki dönüştürücü etkileri etrafında dönmektedir. Bu çalışmadan elde edilen bulgular, gelecek araştırmalar için aydınlatıcı bir fener görevi görür ve büyük verinin avantajlarını, potansiyel risklerini ve büyük verinin dönüştürücü gücünden en çok etkilenen sektörleri açıklar. Ayrıca, büyük verinin organizasyonel kültürde meydana getirdiği değişiklikleri ve bunun organizasyonel performansa olan sonuçlarını aydınlatmaktadır.Doctoral Thesis Ağdüzeneklerde Makine Öğrenmesi Algoritmaları Yoluyla Örüntü Tanılaması ve Bağlantı Tahminlemesi: Kiracı Karması Vakası(2023) Asbaş, Caner; Tuzlukaya, ŞuleAğdüzeneğini derinlemesine anlamak ve yorumlamak, yüksek dinamizm ve eksik veri nedeniyle oldukça zorlu olabilmektedir. Dinamizm ve eksikliklerin üstesinden gelebilmek için ağdüzeneğindeki düğümler arası potansiyel veya olası bağları tahmin etme çabalarına bağlantı tahminlemesi, belirli patikaları tanımlama uygulamalarına ise örüntü tanılama denilmektedir. Bu çalışmanın temel amaçlarından ilki, dinamizm ve eksik veri nedeni ile meydana gelen ağdüzeneği değişimi ve evrimini, örüntü tanılama ve bağlantı tahminleme problemi olarak formüle ederek bir yapay zeka - makine öğrenmesi çözümü geliştirmektir. Alışveriş merkezi karmaşık ve büyük bir örgüt sistemi olarak tanımlanmaktadır. Kiracı karması ya da kiracı(lar) kümesi, alışveriş merkezindeki tür, boyut, konum, hizmet/ürün sınıflandırmaları benzeri parametreleri içerir. Alışveriş merkezinin hayatta kalması ve başarısının sürdürülebilir olması, öncelikle kiracı karmasının analiz edilmesi ve planlanması ile ilintilidir. Dolayısı ile, bu çalışmanın bir diğer önemli hedefi, alışveriş merkezindeki iç mekan yaya trafiğinin ağdüzeneği olarak modellenmesiyle kiracı karması probleminin ağdüzeneklerde örüntü tanılama ve bağlantı tahminleme görevi ve işlemi olarak tekrar formüle edilmesidir. Böylelikle, ziyaretçilerin sosyoekonomik ve demografik parametreleri ile, mağaza ve alışveriş merkezi tercihleri üzerinden kiracı karması için yapay sinir ağı modellemesine dayalı yeni bir çözüm yöntemi önerilmektedir. Çalışma kuramsal olarak, ağdüzenekleri ve ağdüzeneklerinin değişim - evrim mekanizmaları için analitik ve matematiksel bir çözüm sunmaktadır. Bu sayede, ağdüzeneğindeki bağlar, bağları kuran aktörlerin özelliklerine ve tercihlerine bağlı olarak analiz edilebilir, sınıflandırılabilir ve tanımlanabilir. Ayrıca, özellik ve tercihlere göre düğümler arasındaki olası veya potansiyel bağlar, yapay sinir ağları modellemesiyle tahmin edilebilmektedir. Çalışma aynı zamanda metot açısından, yapay zeka - makine öğrenmesi yöntemlerini, özellikle yapay sinir ağlarını, ağdüzeneklerde bağları kuran veya kiracı karmasında iç mekan yaya trafiğini üreten aktörlerin yan bilgileri temelinde hem ağdüzenek araştırmalarına hem kiracı karması problemine, yeni bir yaklaşımla entegre edilebilmiştir. Bu çalışmada önerilen ve geliştirilen yaklaşım ve metot ile ağdüzenek evrim ve değişim mekanizmaları ile kiracı karması problemi için en azı %90 olmak üzere ortalama %96 başarı sağlanmıştır.Master Thesis Endüstri 4.0'ın E-ticaret Akıllı Tedarik Zinciri Üzerindeki Etkilerinin Önceliklendirilmesi için Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) Yaklaşımı(2025) Morsalpour, Behina; Erkan, ErmanEndüstri 4.0, e-ticaret tedarik zincirlerini operasyonel verimliliği, şeffaflığı, güvenliği ve müşteri memnuniyetini artırarak dönüştüren Nesnelerin İnterneti (IoT), Büyük Veri ve Blockchain gibi gelişmiş teknolojileri tanıtmaktadır. Bu çalışma, bu teknolojileri uzman değerlendirmelerine dayanarak sistematik bir şekilde önceliklendirmek için Analitik Hiyerarşi Süreci'ni (AHP) uygulamaktadır. Veriler, seçilmiş bir tedarik zinciri ve Endüstri 4.0 uzman grubuna uygulanan yapılandırılmış bir anket aracılığıyla toplanmıştır (Anis ve diğerleri, 2022). Uzmanlar, her bir teknolojinin tedarik zinciri performansının önemli yönlerini iyileştirmedeki göreceli önemi hakkında görüşlerini sunmuşlardır. AHP metodolojisi, karar verme sürecini yapılandırmak, ikili karşılaştırma matrislerini oluşturmak ve teknolojileri sıralamak için sonuçları sentezlemek amacıyla kullanılmıştır (Saaty, 2008). Bulgular, IoT ve Büyük Veri'nin gerçek zamanlı veri toplama ve karar alma süreçlerini optimize etmedeki önemli rolünü vurgularken, Blockchain'in güvenlik ve izlenebilirlik sağlamada kritik olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, organizasyonlara Endüstri 4.0 teknolojilerini e-ticaret operasyonlarını geliştirmek ve dijital ekonomide rekabet edebilirliklerini sürdürmek için uygulayabilecekleri stratejik bir çerçeve sunmaktadır (Chbaik ve diğerleri, 2023; Bhadu ve diğerleri, 2023).Master Thesis Ruanda'da Finansal Okuryazarlık Düzeyinin Hane Halkının Tasarruf ve Yatırımları(2024) Nıyomugabo, Melchıade; Erkan, Turan ErmanBu çalışma, Ruanda'da finansal okuryazarlık düzeyinin hane halkının tasarruf ve yatırımları üzerindeki etkisini nicel bir araştırma tasarımı uygulayarak araştırmıştır. Araştırmada, Ruandalıların finansal varlıklar ve ürün yönetimine yönelik finansal yeteneklerini test etmek amacıyla Ruanda Ulusal İstatistik Enstitüsü tarafından yürütülen Ruanda'nın 2020 mali kapsamı anketinden elde edilen ikincil veriler kullanıldı. Anket, Ruanda'daki bireysel hanelerin finansal okuryazarlık düzeyini ve Gelir, Cinsiyet, Yaş ve Eğitim düzeyi dahil Sosyo-Demografik faktörleri ölçmek için temsili olarak kullanılan soruları içeriyordu. Genel olarak Ruanda vatandaşları finansal okuryazardır ve genel finansal okuryazarlık ortalaması 8,85/12 puan olup %73,75'tir. Verileri analiz etmek ve İkili Lojistik Regresyon Modeli yordayıcılarının parametrelerini tahmin etmek için Sosyal Bilimler Çalışmaları İstatistik Paketi (SPSS) kullanıldı. Araştırma bulguları, bireysel finansal okuryazarlık düzeylerinin tasarruf ve yatırım olasılığı üzerinde güçlü bir etkisi olduğunu tespit etti. Ayrıca, gelir aralığı da dahil olmak üzere demografik özellikler ve 12 yaş ve üzeri örgün eğitim almış katılımcıların bir parçası olmak, Ruanda nüfusu arasında tasarruf ve yatırım yapma olasılığını etkilemektedir. Cinsiyet ve yaş, hane halkı tasarrufları ve yatırımları üzerinde güçlü bir etki olmaksızın çelişkili sonuçlar gösterdi. Genel olarak çalışma bulguları, 50.000 Rwf'nin üzerindeki gelir grubunun, 12 yıl ve üzeri eğitim seviyesinin ve finansal okuryazarlık düzeyinin hane halkı tasarruflarını ve yatırımlarını sırasıyla 2,87, 1,78 ve 1,51 oranlarla etkilediğini gösterdi.