Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11547/2209
Title: YAPAY SİNİR AĞI TEKNİKLERİ KULLANARAK EĞİTİM YAYINCILIĞI SEKTÖRÜNDE VERİ MADENCİLİĞİ
Authors: Yangın, Ayhan
Keywords: Yapay sinir ağları
Eğitim yayıncılığı
Veri madenciliği
Satış tahmini
Artificial neural networks
Educational publishing
Data mining
Sales prediction
Issue Date: 2017
Publisher: İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
Abstract: Bu tezin amacı, insan beynindeki sinir ağlarının çalışmasından yola çıkılarak oluşturulan Yapay Sinir Ağları (YSA)’nın, eğitim yayıncılığı sektöründe satış tahmininde nasıl kullanılabileceğini araştırmak ve satış tahminini yapmak için en uygun YSA modeline ilişkin bir örnek sunmaktır. Kurumların günlük operasyonları her gün binlerce veri oluşturuyor. Yapılan her şey, atılan her adım, kurulan bir iletişim, yazılan her şeybir veri ve hepsi bir anlam içermektedir. Rekabetin artığı günümüzde fark oluşturmak için birçok kurum tarafından ihtiyaç duyulan bilgi, karşımıza çıkan verilerin anlamlı bir şekilde düzenlenmesi ile sağlanmaktadır. Dosya ve veri tabanlarında kayıtlı çoğlan verilerle veri madenciliğinin asıl hedefi; verilere ilişkin bilgiyi keşfetmek ve karar verme sürecine yardım edebilecek veri tabanındaki yararlı bilgileri elde etmektir. Bu çalışmada eğitim yayıncılığı sektöründe faliyet gösteren bir firmanın verileri kullanılmıştır. İlgili firmanın bilgi siteminden veriler alınarak satış tutarını etkileyebileceği düşünülen kriterler ortaya çıkarılmıştır. Satış talebini etkileyen faktörler; Satış Hacmi, Öğrenci sayısı, hane eğitim harcaması, dolar kuru, müşteri sayısı, Tüfe ve Üfe’dir. Yapay sinir ağının ürettiği sonuçların gerçeği ne kadar yansıttığı istatistiksel olarak araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, yapay sinir ağlarının eğitim yayıncılığı ile alakalı gelecekteki satışları tahmin etmede başarıyla kullanılabileceğini ortaya koymuştur.
URI: http://hdl.handle.net/11547/2209
Appears in Collections:Tezler -Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
477622.pdf3.15 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.