Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14365/8832
Browse
2 results
Search Results
Master Thesis Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Ürünlerin Satın Alma Fiyatının Tahminlenmesi(2025) Özen, Fatma Neşe; Anagün, Ahmet SermetFiyatlandırma bir ürün veya hizmet için en uygun olan fiyatı belirleme stratejisidir. Bu süreç, ticari işletmelerin kârlılığını doğrudan etkileyen temel unsurlardan biri olması nedeniyle büyük önem taşımaktadır. Artan rekabet koşulları, işletmeleri birçok alanda olduğu gibi fiyatlandırma konusunda da daha stratejik ve bilinçli davranmaya itmektedir. Bu doğrultuda, doğru fiyatlandırma stratejileri işletmelerin hem kârlılığını maksimize etmesine hem de pazarda rekabet avantajı elde etmesine katkı sağlar. Bu çalışmada, bağlantı elemanları sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın ürünlerine yönelik satın alma fiyatı tahminlemesine odaklanılmaktadır. Çoklu Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman, Destek Vektör Regresyonu ve Yapay Sinir Ağları algoritmaları ürünlerin satın alma fiyatını tahmin etmek amacıyla uygulanmıştır. Algoritmaların performansı Korelasyon Katsayısı, Ortalama Mutlak Hata, Kök Ortalama Kare Hata, Bağıl Mutlak Hata ve Kök Bağıl Karesel Hata performans metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, en yüksek korelasyon katsayısı ve en düşük hata oranlarıyla Rastgele Orman algoritmasının en başarılı performansı sergilediğini ortaya koymuştur. Bu bulgular, makine öğrenmesi yaklaşımlarının ürün satın alma fiyatlarını tahminleyebildiğini ve fiyat tahminlemesi problemleri için etkili ve uygulanabilir çözümler sunduğunu göstermektedir.Master Thesis Yükseköğretimde Risk Altındaki Öğrencilerin Belirlenmesi: Makine Öğrenmesi Kullanılarak Veri Odaklı Bir Yaklaşım(2025) Bal, Aslıhan; Anagün, Ahmet SermetBu çalışma, yükseköğretim kurumlarındaki çeşitli fakültelerde kayıp riski taşıyan öğrencilerin tespit edilmesine odaklanmaktadır. 2017 ile 2023 yıllarını kapsayan verilerden yararlanılarak, demografik, akademik ve kayıtla ilgili çeşitli değişkenler denetimli ve denetimsiz yöntemlerle analiz edilmiştir. Araştırmada, akademik başarı, bazı kişisel bilgiler ve katılım ölçütleri gibi faktörler ele alınarak, farklı akademik alanlarda öğrenci kaybının temel belirleyicileri ortaya konulmaya çalışılmıştır. Araştırmanın bulguları, geçmişe yönelik devamlılık eğilimleri hakkında içgörüler sunmanın yanı sıra, her dönem öncesinde kayıp riski taşıyan öğrencilerin tespit edilme yeteneğini artırmayı amaçlamaktadır. Araştırmanın temel amacı, kayıp riski taşıyan öğrencilerin erken tespitini sağlayarak, üniversitelerin bu grubu önceden belirleme yeteneğini geliştirmektir. Bu doğrultuda elde edilen bulgular, öğrenci kaybının ardındaki dinamiklerin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunmayı hedeflemektedir.