Tez Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://acikerisim2.beykoz.edu.tr/handle/20.500.12879/46

Browse

Now showing 1 - 20 of 69

AI (YZ) Teknikleri Kullanılarak Küresel Yazılım Geliştirmede Kültürlerarası Sorunların Öngörülebilir Analizi
(2024) Iqbal, Zohaib; Ergenecoşar, Gizem Temelcan
Bu tezin amacı, GSD ortamında kültürel farklılıklardan kaynaklanan sorunları azaltmak için kullanılabilecek tahmini modellemenin nasıl kullanılabileceğini belirlemektir. Küresel kullanım için yazılım geliştirilirken, giderek daha fazla ekip farklı kültürel geçmişlere sahip üyelerden oluşmaktadır. Bu tür farklılıklar iletişim problemlerine neden olmakta, işe yönelik çelişkili yaklaşımlar sergilemekte ve daha zayıf projelere yol açan kafa karışıklığı yaratmaktadır. Bu çalışma, yukarıda bahsedildiği gibi önemli sorunların proje çıktılarını tehlikeye atmaması için kültürlerarası etkilerin erken tespitinde yararlı olan risk faktörlerine ulaşmaktadır. Doğrusal Regresyon, Ridge Regresyonu, Lasso Regresyonu, SVR ve XGboost algoritmaları kullanılarak testler yapılmıştır. Her modelin karşılaştırılması için Ortalama Karesel Hata (MSE), Kök Ortalama Karesel Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve R-kare içeren bir dizi kriter incelenmiştir. Kullanılan algoritmalar arasında Doğrusal Regresyon ile modelin yüksek doğrulukla tahmin edilebileceğini gösteren en yüksek R-kare değeri elde edilmiştir. Diğer modeller için Ridge Regresyon ve XGBoost tarafından orta düzeyde doğruluk ortaya konmuş, ancak bunların ayarlanması sonuçları çok az iyileştirmiştir. Ayrıca, yapılan analizler sonucunda Linear Regresyonun en doğru model olduğunu gösterilebilmektedir. Bu çalışma, yazılım geliştirme ekiplerinde ele alınan kültürlerarası endişeleri destekleyebilecek insan merkezli yaklaşımlara, mevcut AI-tabanlı yöntemlerin entegrasyonu için önemli çıkarımlar sunmaktadır. Çıkar çatışmaları öngörüldüğünde, ekip çalışması verimliliğini ve dolayısıyla bir projenin başarısını en üst düzeye çıkarmak için daha iyi anlayış ve iş birliği çözümlerinin kullanılması gerektiği görülmüştür. Anahtar kelimeler: Kültürlerarası Zorluklar, Küresel Yazılım Geliştirme, Tahminleme Analizi, Makine Öğrenmesi, AI-Odaklı Çözümler.
Akıllı Şebeke Fazör Ölçüm Ünitelerinde Sahte Veri Enjeksiyonu Siber Saldırılarının Tespiti için Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri
(2024) Goun, Khalid; Erkan, Özlem Feyza
Akıllı şebekeler, normal güç sistemlerine kıyasla çeşitli avantajlar sunar. Ancak özellikle veri bütünlüğü ve güvenliği açısından önemli siber güvenlik zorlukları da sunarlar. Fazör Ölçüm Birimleri (PMU), senkronize, yüksek çözünürlüklü ölçümler aracılığıyla şebekenin gerçek zamanlı izlenmesini ve yönetimini sağlayarak bu zorlukların ele alınmasında önemli bir rol oynar ve böylece güvenilirliğini artırır. Fakat bilgisayar korsanları hayati öneme sahip Fazör Ölçüm Birim bilgilerini manipüle ederek bazı avantajlar elde edebilirler. PMU'lara yanlış veri girişi yapılmasına dayanan yanlış veri enjeksiyon saldırıları, tüm güç şebekesinin verimliliğini ve güvenilirliğini tehlikeye atabileceğinden ciddi bir tehdit oluşturur. Bu nedenle, akıllı şebekelerdeki güvenli operasyonlar etkili yanlış veri tespiti ve azaltmaya bağlıdır. Bu tez çalışmasında, akıllı şebekelerdeki yanlış veri saldırılarını tanımak için hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme yöntemleriyle desteklenen kapsamlı bir çözüm geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu çözüm, güç sistemi saldırısı etiketli veriler kullanılarak geliştirilen denetimli makine öğrenimi modellerinin kullanılmasını içerir. Rastgele Ormanlar ve Ekstra Ağaçlar gibi ağaç tabanlı teknikler öncelikle PMU verilerini doğal veya riskli olay olarak ikili bir sınıflandırma kullanılır. Daha sonra olaysız, doğal olay veya aktif saldırıyı belirlemek için çok sınıflı sınıflandırma yapılır. Bunun yanı sıra, özellikle zaman serisi verileri için tasarlanmış ve ince zamansal kalıpları etkili bir şekilde tespit edip yakalayabilen Evrişimsel Sinir Ağları (CNN), Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM) ve CNN-LSTM hibritleri gibi derin öğrenme mimarilerini incelenmiştir. Bu araştırmanın birincil amacı, gerçek PMU verileri üzerinde en son makine ve derin öğrenme tekniklerini kapsamlı bir şekilde değerlendirmek, saldırı tespit doğruluğunda önemli bir iyileştirmeye yol açmak ve nihayetinde kritik enerji tedarik altyapısının güvenliğini ve dayanıklılığını korumaktır.
Applying Artificial Intelligence for FPGA Physical Design Automation Tools
(2024) Etfaghaoubeid, Cheikhsaadbouh; Erkan, Özlem Feyza
Yerleştirme aşamasında FPGA tasarımlarında yönlendirme tıkanıklığını tahmin etmek için yeni bir çerçeve sağlıyoruz. Giriş net listesini düzenlemek için yük dengeli bir iki bölümleme stratejisi kullanan yaklaşımımız, yönlendirme bilgisi tahmininin doğruluğunu artırır. Çerçeve, yerleştirme şemasını ve tasarım bağlantısını yansıtan özenle seçilmiş özellikleri içerir. Giriş ağ listesine yönelik bu kümeleme yaklaşımı yalnızca mevcut metodolojileri geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda modelin yönlendirme bilgilerini doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini de önemli ölçüde geliştirir. Ek olarak bu strateji, oldukça sıkışık tasarımların yönlendirilebilirliğini artırır ve yönlendirici çalışma süresini önemli ölçüde azaltır. Yöntemimiz, önemli ölçüde daha hızlı bir çalışma zamanında çalışırken, ilk yönlendirmeyle karşılaştırılabilir yönlendirilebilirlik tahmin doğruluğu elde eder ve genel tasarım yönlendirilebilirlik tahminlerinde hız ve hassasiyetin ikili zorluğunu ele alır. Giriş görüntüsünün farklı kanallarına kodlanmış iyi tasarlanmış özelliklerin girişini sağlayan önerilen çerçeve, mevcut yöntemlere göre üstün performans göstermektedir. Bu başarı, giriş ağ listesinin bağlantı ve sınırlayıcı kutuya dayalı olarak etkili bir şekilde bölümlenmesine atfedilir. Erken aşamadaki FPGA yönlendirme mimarisi araştırmasında modelimiz, hızlı ve doğru tasarım yinelemelerine olanak sağlayarak değerli olduğunu kanıtlıyor. Ulaşılabilir maksimum frekans (Fmax), minimum kanal genişliği (Wmin) ve en kötü gevşek gecikme gibi önemli yönlendirme ölçümlerini doğru şekilde tahmin ederek tam VPR CAD akışı sonuçlarıyla güçlü bir korelasyon gösterir, ancak daha hızlıdır.
Araştırma Makale Önerisi İçin Derin Öğrenmenin Kullanımı
(2023) Sayah, Doniazad Ben; Erkan, Özlem Feyza
In the field of scientific writing, it is crucial to be able to identify and choose relevant publications. However, due to the increasing number of papers being published, researchers face difficulties in manually navigating through the vast amount of literature. In response to the challenge of navigating the growing volume of academic literature, automated paper recommendation systems have emerged to assist researchers in finding relevant publications. These systems also address the need to establish connections between research outcomes and academic journal subjects for article submissions. Traditional text representation models have limitations in capturing semantic relationships between words and addressing the diverse range of topics across different journals, which affects classification and recommendation results. In this study, a dataset sourced from Kaggle, comprising titles and abstracts of research articles, has been expanded to a total of 60,286 instances. This expansion includes 40,000 additional instances from the National Library of Medicine alongside the original 20,286 instances. These instances are categorized into four classes: physics, mathematics, statistics, and computer science. The research employs various feature extraction methods, including doc2vec, TF-IDF, and Bag of Words, and evaluates the performance of classical machine learning algorithms and deep learning models on the feature vectors. The resulting model functions as a recommendation system, offering content-based suggestions for authors seeking papers relevant to their research interests.
Aşırı Hava Olaylarının Tahmini için Yapay Zeka: Derin Öğrenme ile Siklon Öngörüsü
(2025) Dıallo, Roughaya; Demirel, İnal Begüm Turna
Bu çalışma, özellikle kasırga tahmini için LSTM ve Transformer tabanlı derin öğrenme modellerine odaklanarak ekstrem hava olaylarının tahmininde YZ'nin rolünü analiz eder. IBTrACS'ten alınan tarihsel veriler ve ERA5'ten elde edilen yeniden analiz verileri kullanılarak kasırga gelişimi sekans tabanlı öğrenme teknikleriyle modellenmiştir. Metodolojide veri önişleme, özellik ölçekleme ve rüzgar hızı ile kasırga şiddeti tahminlerinin doğruluğunu artırmak için model parametrelerinin optimizasyonu yer almaktadır. YZ'nin potansiyeline rağmen, bu alanda veri eksikliği, yüksek hesaplama gereksinimleri ve açıklanabilir modeller oluşturma ihtiyacı gibi zorluklar devam etmektedir. Bu araştırma, sınırlı kaynaklara sahip bölgelere yönelik ölçeklenebilir ve verimli modellerin geliştirilmesinin yanı sıra açıklanabilir YZ ve hibrit modelleme gibi çözümler önermektedir. Hava tahmini için YZ ile desteklenen çözümlerin ilerletilmesi, iklim direnci çabalarını desteklemekte ve çevresel sorunların azaltılmasında YZ'nin daha geniş rolünü ortaya koymaktadır.
Avrupa Birliği'nin Değişen Ekonomik Manzarası
(2025) Hamdı, Ammar Hıchem; Yenilmez, Özgür Burçak Gürsoy
Küresel ekonomi son on yılda köklü bir şekilde değişmiştir. Pandemi, savaşlar, artan enflasyon, ekonomik kriz ve siyasi istikrarsızlık kıtalar ve ülkeler arasındaki güç dengesini dramatik şekilde değiştirmiştir. Avrupa Birliği'nin rekabetçi konumu bu dönüşümlerden doğrudan etkilenmiştir. Bu çalışma, teknolojik gelişmeler ve demografik faktörler göz önünde bulundurularak, aktif çalışanların perspektifinden AB ülkelerinin rekabet gücü üzerindeki etkilerini incelemeyi amaçlamaktadır. Tez, AB'nin göreceli gerilemesine dair farklı bakış açılarını anlamak için nicel araştırma yöntemini kullanmaktadır. Avrupa Birliği içindeki çeşitli ekonomik sektörlerden 500 çalışan ve yöneticiye yönelik çevrimiçi bir anket yapılmıştır. Anket sonuçları, küresel ekonomik dönüşümlerle ilgili değişkenlerin, teknolojik ilerlemenin ve gelişmekte olan tüm pazarlardaki gelişmelerin AB rekabet gücü üzerindeki etkisini test etmek için frekans analizi, korelasyon, t-testi ve ANOVA yöntemleriyle analiz edilmiştir. Çalışmanın bulgularından biri, küresel ekonomik dönüşümlerin AB'deki bazı geleneksel sektörlerin zayıflaması üzerinde önemli bir etkisi olduğudur. Bu ekonomik güç kaybı, gelişmekte olan pazarların hızlı genişlemesiyle de tetiklenmektedir. Öte yandan, teknolojik gelişme, Avrupa ekonomilerinin rekabet gücünün etkin ve anlamlı bir şekilde artırılmasında önemli bir faktör olarak ortaya çıkmıştır. Ayrıca, istatistiksel analizler yaş, akademik seviye, deneyim süresi ve cinsiyet çeşitliliği gibi demografik değişkenlerle, organizasyonlardaki rekabet performansı ve stratejik karar alma etkinliği arasında güçlü ve anlamlı bir korelasyon olduğunu göstermiştir. Bu çalışma, AB politika yapıcılarının kullanabileceği birkaç pratik öneri sunmakta; küresel ekonomiyi şu anda karakterize eden hızlı dönüşümlere yanıt verebilecek esnek ve kapsamlı politikaların geliştirilmesinin önemini vurgulamaktadır.
Ay Yüzeyinde Krater Tespiti için Segment Anything Modeli
(2025) Dahdouli, Issa; Erkan, Özlem Feyza
Bu çalışmada, krater tespiti için Segment Anything Modeli'nin (SAM) nasıl uygulanabileceği araştırılacaktır. Krater tespiti, gezegen jeolojisi ve bilimsel araştırmaların önemli bir parçası olup, görev planlaması ve gelecekteki Ay iniş görevleri için kritik öneme sahiptir. Bu tez, yarı otomatik bir krater tespit hattı sunmaktadır. Bu sistem, Meta AI tarafından geliştirilen yeni nesil bir derin öğrenme modeli olan Segment Anything Modeli ile klasik geometrik analizleri birleştirmektedir. SAM'in yönlendirilebilir görsel dönüştürücüsü (promptable vision transformer) kullanılarak 1024×1024 çözünürlükteki Ay yüzeyi görüntülerinden ilk krater aday maskeleri üretilecektir. Ay yüzeyine dair etiketli veri setlerinin eksikliği nedeniyle bu görüntüler, WebGL tabanlı 3D görselleştirme motoru olan Three.js kullanılarak üretilecek ve NASA'nın MoonKit kütüphanesi aracılığıyla Ay'ın gerçekçi topografyasına ve yüzey detaylarına sahip küresel modeller oluşturulacaktır. Ayrıca, farklı ışık ve gölgeleme koşulları da simüle edilecektir. SAM ile işlenen bu görüntülerden elde edilen maskeler üzerinde, özel olarak geliştirilen bir elips uydurma algoritması çalıştırılacaktır. Bu algoritma, alan oranı, uzama (elongation) ve parlaklık gibi geometrik filtreler uygulayarak krater benzeri yapıları izole edecektir. Bu işlem sırasında En Küçük Kareler Yöntemi (Least Squares Method) kullanılacaktır. Sonuçlar, segmentasyon çıktısını ve elipslerle işaretlenmiş görüntüyü gösteren .PNG formatında dışa aktarılacaktır. Ayrıca bu çalışmada, Ay krateri tespitinin zorlukları ve karşılaşılan problemler de detaylı şekilde tartışılacaktır. Ay yüzeyinin değişken ışıklandırma ve gölgeleme koşulları gibi faktörlerinin segmentasyon modelleri üzerindeki etkisi vurgulanacak, Segment Anything Modeli'nin bu bağlamdaki sınırlamaları da ele alınacaktır. Anahtar Kelimeler: Segment Anything Modeli, SAM, Görüntü Segmentasyonu, Krater Tespiti, Bilgisayarla Görü, OpenCV, Elips Uydurma, En Küçük Kareler Yöntemi, Derin Öğrenme, Three.js
Azerbaycan'daki Moda Girişimcilerinin Büyüme Stratejileri: Instagram ve Tiktok Trendlerinin Etkisi
(2025) Alıyev, Aslan; Mutlucan, Nigar Çağla
Bu tez, 'Azerbaycan'daki Moda Girişimcilerinin Büyüme Stratejileri: Instagram ve TikTok Trendlerinin Etkisi' başlığıyla, Beykoz Üniversitesi İşletme Yüksek Lisans Programı'nın gerekliliklerinden biri olarak hazırlanmıştır. Araştırma, özellikle Azerbaycan gibi gelişmekte olan pazarlarda sosyal medyanın moda sektörü üzerindeki artan etkisinden ilham alınarak gerçekleştirilmiştir. Dijital platformlar, girişimcilik ortamını kökten dönüştürmüş ve yeni fırsatlar yaratmıştır. Bu süreç boyunca yanımda olan pek çok kişiye en derin şükranlarımı sunmak isterim. Öncelikle, tez danışmanım Doç. Dr. Nigar Çağla Mutlucan'a, araştırma sürecindeki değerli rehberliği, yapıcı geri bildirimleri ve sürekli teşviki için içten teşekkürlerimi sunuyorum. Ayrıca, Azerbaycan'daki moda girişimcilerine de müteşekkirim. Görüşmeler sırasında deneyimlerini ve görüşlerini cömertçe paylaşmaları bu araştırmanın mümkün olmasını sağlamıştır.
Bankalarda Kredi Risk Modellemesinde Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Kullanımının Değerlendirilmesi
(2024) Aldiekh, Hiba; Yeşilyaprak, Mehmet
Bu araştırma, bankalarda kredi riski yönetiminde AI/ML modellerinin uygulanmasını inceleyecek ve süreçteki modellerin verimliliğini etkileyen faktörleri belirlemeye çalışacaktır. Araştırma aynı zamanda kredi riski yönetimi sürecinde modellerin yorumlanabilirliğine ilişkin çalışanın tutumunu belirlemeyi ve uygun sonuçları analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada, katılımcıların verileri yapılandırılmış bir anket aracılığıyla toplanmıştır; 102 yanıt alındı ve analiz edildi. Regresyon analizi sonucunda kredi puanı (β =-0,228, p = 0,029), borç-gelir oranı (β=0,158, p=0,125), talep edilen kredi tutarı (β=-0,240, p=0,081) ve yıllık gelir (β=0,003, p=0,980) kredi sonuçlarını önemli ölçüde etkileyerek varyansın %14,7'sini açıklamaktadır (R²=0,147, F (5,96) =3,301, p=0,009). Ayrıca korelasyon sonuçları, etkileşim tercihlerinin yorumlanabilirlik standartlarının desteğiyle pozitif ve anlamlı bir şekilde ilişkili olduğunu ortaya çıkardı, r = 0,265, p = 0,007. Gelecekteki çalışmalar, makroekonomik dikkate alınarak bir modelin zaman içindeki performansının sürekli izlenmesini hedeflemelidir. Ayrıca davranışsal veriler ve farklı AI/ML yöntemlerinin performansının karşılaştırılması yapılabilir. Bu, artan karmaşık finansal ortamda AI/ML modelleri için sağlam ve etik en iyi uygulamaları korurken, daha iyi AI/ML modelinin oluşturulmasına ve geliştirilmesine başlamaya yardımcı olacaktır. Anahtar Kelimeler: Kredi riski değerlendirmesi, AI/ML modelleri, kredi sonuçları, yorumlanabilirlik, finansal kurumlar.
Bilimsel Çalışmalardaki Geri Çekilmelerin Makine Öğrenimi Tabanlı Değerlendirilmesi
(2022) Kiyani, Ehtisham; Erkan, Özlem Feyza
Araştırmacılar her gün bulgularına dayanarak muazzam sayıda yayın üretmektediler. Bilimsel dergilerde yayınlanan geri çekilmiş makalelerin sıklığı, son 20 yılda, genel yayın sayısındaki kademeli büyümeyi geride bırakarak keskin bir şekilde artmıştır. Yayınların geri çekilmesi, araştırmacının bulgulara ve sonuçlara güvenmesini imkansız kılan ciddi şekilde hatalı veya yanlış bilgi veya veriler içeren makaleler hakkında okuyucuları bilgilendirerek literatürü düzeltmeye yarayan bir mekanizmadır. Şüpheli araştırmalar, özellikle tıp literatüründe, dezenformasyon yayabilir ve insanları tehlikeye atabilir. Mayıs 2020 itibariyle, Geri Çekme İzleme Veritabanı 23.000 geri çekilmiş makaleyi ve bunlardan doğrudan alıntı yapan 800.000 makaleyi göstermektedir. Bu tezde, geri çekilen makalelerle olan ilişkilerine dayanarak hangi yayınların geri çekilmeye yakın olduğunu belirleme ve bunlardan alıntı yapan makalelerin ne zaman yeniden gözden geçirilmesi gerektiği incelenmektedir. Lojistik Regresyon, Naïve Bayes, Destek Karar Makineleri ve Rastgele Orman gibi farklı makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak geri çekilme olasılığı yüksek olan makalenin tahmin edilebileceği bir yöntem önerilmiştir. Ayrıca, konu uzmanının yardımıyla alıntı işlevleri için bir ek açıklama şeması sunulmuştur. Bu şemaya göre, 664 makaleden 221'inin yeniden değerlendirilmesi gerektiği belirlenmiştir. Eğitilmiş model, olası geri çekmeleri belirlemede yaklaşık olarak %82 doğruluk elde etmiştir. Böylece, tüm veritabanını gözden geçirmek yerine potansiyel olarak zararlı literatürün bir kısmını kontrol etmek için kaynaklarımızı koruyabiliriz. Sağlık hizmetleri bağlamında, yeni veriler oluşturmak için gelecekteki çalışmalar için birkaç alan ve kategori dikkate alınabilir. Toplanan verilerden daha fazla bilgi ve eğilim keşfedilebilir. Özellik mühendisliği için derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi de yararlı olacaktır.
Bulut Hizmetlerini Değerlendirmek İçin Standart Bir Çerçeve: Azure Uygulama Hizmeti ile Docker Konteynerinin Karşılaştırılmasına İlişkin
(2025) Alkull, Manar; Solak, Ercan
Bulut bilişimde iki veya daha fazla hizmeti karşılaştırmak ve hangisinin 'daha iyi' olduğuna karar vermek, birçok nedenden ötürü zorlu bir iştir. Mevcut kıyaslama çözümleri, bulutta test süreçlerini yürütme konusunda yeterli verimliliğe sahip değildir. Ayrıca, özel test durumları için yapılandırılmaları ve ortaya çıkan verilerin yapısının belirlenmesi zordur. Bulut ortamının dağıtılmış yapı, kaynak kapasitesindeki çeşitlilik, sanallaştırma, güvenlik ve maliyet gibi kendine özgü özellikleri, onu birçok yeni çalışma için ilgi çekici bir konu haline getirmiştir. Bu araştırma, bulut kıyaslama çerçevesinin karşılaştırılabilirlik, kapsam, yapılandırılabilirlik, esneklik ve kapsamlılık gibi özelliklere sahip olması gerektiğini öne sürmektedir. Bu özellikler, bulut ortamında en iyi çıktıları elde etmek amacıyla özelleştirilmiş bir kıyaslama çerçevesi önerilirken bu araştırmada dikkate alınmıştır. Önerilen çerçeve, yükü konu düğümünde çalıştıran bir hizmet olarak sunucuya ve testi kontrol etmekten ve çıktı verilerini oluşturmaktan sorumlu olan istemciye sahip istemci-sunucu modelinde tasarlanmıştır. Önerilen çerçevenin geçerliliğini test etmek için bir demo uygulaması geliştirilmiş ve Azure App Service'in performansını Azure Docker Container ile karşılaştırmak için kullanılmıştır. Test, konu düğümlerindeki (App Service ve Docker konteyneri) farklı kaynakları (CPU, Bellek, Dosya G/Ç ve ağ dahil) kıyaslamak üzere gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, Docker Konteynerinin aynı bulut katmanı için Azure'da App Service'ten genel olarak daha iyi performansa sahip olduğunu ortaya koymuştur.
Cibuti'deki Özel Bankalarda Yetenek Yönetiminin Çalışan Bağlılığına Etkisi
(2023) Alı, Saredo Farah; Kılıç, Erdem
Bağlı çalışanların örgütsel başarıya katkıda bulunma motivasyonuna sahip olduğuna yaygın olarak inanılmaktadır. Literatüre göre, güçlü yetenek yönetimi stratejileri, iş doyumu yoluyla çalışan bağlılığı elde etmenin bir yoludur. Bunun sonucu çalışan devir hızının azalması ve kurumsal üretkenliğin artmasıdır. Metodoloji kantitatif bir yöntem kullanıldı. Cibuti'de özel bankalarda çalışan hem yöneticiler hem de idari olmayan personel için anket anketleri işçilere basit bir rastgele örnekleme tekniği kullanılarak rastgele örneklendi. Yönetsel statüleri, yanıt verenlerin seçimini belirledi. Anket, toplam 300 örneklem büyüklüğünden sadece 210 kişi tarafından başarıyla tamamlandı. Yetenek yönetiminin çeşitli yönlerine yönelik yapılan ankette iş doyumu ve ödüller, örgüt kültürü ve örgütsel destek gibi ana faktörler ele alınıyor. Yetenek yönetimi uygulamalarının ölçümü, büyüme, öğrenme, fırsatlar, ücret ve yan haklar ve çalışma ortamı gibi ilgili faktörlere odaklanmıştır.Elde edilen verilerin analizinde Statistical Package for Social Sciences (SPSS) programı kullanılmıştır. 0.01 anlamlılık düzeyinde, hipotezler Pearson Çarpım Moment Korelasyon analizi kullanılarak değerlendirildi.Sonuçlar, yetenekleri yönetmek ile çalışanların ilgisini çekmek arasında kayda değer ve olumlu bir ilişki olduğunu gösterdi.Çalışan bağlılığı ile örgütsel performans arasında önemli bir ilişki vardır.Kapsamlı işe alım ve seçme süreçleri, sürekli eğitim ve gelişim fırsatları ile adil performans yönetim sistemlerini içeren etkin yetenek yönetimi stratejilerinin, çalışan bağlılığını artırmada önemli bir etkiye sahip olduğu gösterilmektedir.Çalışanları çekmek, elde tutmak ve motive etmek, kuruluşlar tarafından bu stratejilerin kullanılmasıyla elde edilebilir. Cibuti'deki Özel Bankaların, çalışan katılımını artırmak için yetenek yönetiminin önemine dair değerli bilgiler sağlamaları önerilir.Gelişmiş performans, üretkenlik ve rekabet avantajı elde etmek için; bir kuruluş, yüksek düzeyde motive olmuş bir çalışan tabanı geliştiren güçlü yetenek yönetimi stratejileri uygulamalıdır.Bu, bankacılık alanında özel bir öneme sahiptir.
COVID-19'un Gayrimenkul Üzerindeki Etkisi Türkiye ve Avustralya Pazarı
(2023) Armanaz, Cud; Evliya, Tanay
Bu tez, Covid-19 salgınının gayrimenkul piyasası üzerindeki derin etkisini araştırıyor ve sonrasındaki zorlukları ve fırsatları analiz ediyor. Bu çalışma, sektörün gelişen durumunu inceleyerek, pandemi sonrası dünyada çalışan emlak profesyonellerine içgörü ve stratejiler sağlamayı amaçlıyor. Değişen talep modellerini, pazar dinamiklerindeki değişiklikleri, uzaktan çalışma ve teknolojide ortaya çıkan trendleri ve esnek gayrimenkul portföyleri oluşturmada sürdürülebilir uygulamaların önemini araştırıyor. Bu tez, gayrimenkul alanında uzmanlaşmış kişilere ve yükseklisans öğrencileri için yeni normale uyum sağlamak ve sektörün geleceğini şekillendirmek için değerli içgörüler ve stratejiler sunan bir yol haritası görevi görmektedir. Avustralya İstatistik Bürosu (ABS2022) aracılığıyla faaliyete geçirilen Türkiye ve Avustralya gayrimenkul piyasalarında ekonomi, insanların refahı, psikolojik refahı, yoksulluk, işsizlik, yatırım ve yatırımcı davranışları arasındaki ilişkiyi inceleyen bu araştırma, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) ve daha pek çoğu sırasıyla. Çalışma, Covid-19'un Türkiye ve Avustralya'daki emlak piyasaları üzerindeki etkisini analiz etti. Enflasyon, ekonomi ve emlak fiyatlarının piyasa değişikliklerinin önemli belirleyicileri olduğunu buldu. Kurulan evlerin ve Covid-19'dan etkilenen insan sayısının da önemli etkileri oldu. Çıkarımlar, sınırlamalar ve gelecekteki araştırmalar tartışılmıştır.
Dijital Bankacılık Hizmetleri, Müşteri Memnuniyeti ve Müşteri Sadakati Arasındaki Bağlantılar: Afganistan Uluslararası Bankası'nın (AIB) Ampirik Kanıtı
(2024) Mahmood, Maıwand; Gökhan, Assistant Esra Nur
Onlarca yıldır bankacılık sektörü nispeten istikrarlı bir ortamda çalıştı ancak elektronik bankacılığın ortaya çıkışından sonra beklenmedik şekilde agresif ve rekabetçi hale geldi. Bu çalışma Afganistan'da internet bankacılığı, mobil bankacılık, kredi kartları ve ATM'lerin müşteri sadakati üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Dijital bankacılık faktörleri ile müşteri sadakati arasındaki ilişkide müşteri memnuniyetinin aracılık etkisini anlamayı amaçlamaktadır. Araştırma, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek için betimsel bir yöntem kullanmaktadır. Çalışmada Kabil, Herat ve Kandahar şehirlerinde dijital finansal hizmetlere ilgi duyan Afganları değerlendirmek için Bes puanlı Likert ölçekli bir anket kullanılıyor. Çalışma niceliksel bir araştırma tasarımı kullanıyor ve popülasyonun değişkenlerini ve ilişkilerini incelemek için PLS-SEM ve diğer istatistiksel yöntemleri kullanıyor. Çalışma, internet bankacılığı ile müşteri memnuniyeti arasında negatif bir ilişki olduğunu, ancak mobil bankacılık ve Banka kartlarının müşteri memnuniyeti ve sadakati üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğunu ortaya koyuyor. Banka kartları ve ATM'ler de müşteri memnuniyetine katkı sağlıyor. ATM'lerin müşteri memnuniyeti üzerinde önemsiz bir etkisi vardır. İnternet bankacılığı, mobil bankacılık, Banka kartları ve müşteri sadakati arasındaki ilişkiye müşteri memnuniyeti aracılık ederken, ATM ile müşteri sadakati arasındaki ilişkiye müşteri memnuniyeti aracılık etmemiştir. Anahtar Kelimeler: İnternet Bankacılığı, Mobil Bankacılık, Banka Kartı, ATM, Müşteri Memnuniyeti, Müşteri Bağlılığı.
Dijital İletişim Kalitesinin Şirket E-itibarı ve Tüketicinin Satın Alma Niyeti Üzerindeki Etkisi (Koton Türk Giyim Markası Örneği)
(2024) Fahim, Maroua; Beğendik, Behiye
Bu tez, dijital iletişim kalitesinin şirketlerin e-itibarı üzerindeki etkisini, özellikle Türk giyim markası Koton'a odaklanarak incelemektedir. Araştırma, sosyal medya ve web siteleri de dahil olmak üzere dijital kanalların tüketici algılarını ve satın alma niyetlerini nasıl etkilediğini araştırıyor. Çalışma, Koton'un kilit yöneticilerinden birinin niteliksel öngörülerini tüketici anketlerinden elde edilen niceliksel verilerle birleştiren karma yöntemli bir yaklaşım kullanıyor. Bulgular, etkili dijital iletişim stratejileri kalitesinin bir markanın e-itibarını önemli ölçüde etkilediğini ve ardından tüketicilerin satın alma niyetlerini etkilediğini ortaya koyuyor. Tez aynı zamanda kurumsal sosyal sorumluluğun (KSS) dijital iletişim kalitesindeki rolünü de ele alıyor ve bunun e-itibarı artırma üzerindeki etkisini değerlendiriyor. Bu araştırma, dijital pazarlamanın çağdaş iş ortamında tüketici davranışını şekillendirmedeki kritik rolünün anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.
Dijital Pazarlamanın Tüketici Algısı Üzerindeki Etkisi Metaverse ve Teknoloji Kabul Modeli (TAM)
(2023) Yusuf, Sacad Salah; Emiroğlu, Şahika Burçin
Pazarlama ortamı son on yılda önemli ölçüde değişti. Basılı medya yerini e-posta pazarlamasına bıraktı, o da yerini daha sonra sosyal medya pazarlamasına bıraktı ve dünyanın en gelişmiş dijital pazarlama stratejisinin metaverse pazarlama olması bekleniyor, bu nedenle bu, işletmenin uzun vadeli planının dijital pazarlama dönüşümüne odaklanmayı içermesi gerektiğini çok önemli kılıyor. . Hiper-bağlantılı bir dijital dünya olan 'Metaverse', tüketicilerin, markaların ve işletmelerin işlerini yürütme ve kusursuz bir şekilde birbirine bağlı sanal gerçeklikler alanında faaliyet gösterme biçimlerini derinden değiştirme potansiyeline sahiptir. Meta veri deposunun potansiyeli iki eğilim tarafından yönlendirilmektedir: (i) sanal ortamlarda iş yapan ve bu ortamlarda iş yürüten tüketiciler; ve (ii) metaverse ile bağlantılı teknoloji yaratmak için milyonlarca dolar yatırım yapan işletmeler. Bununla birlikte, meta veri tabanının mevcut kapsamı ve hızlı gelişimi nedeniyle Türkiye'deki pazarlama uygulamaları ve araştırmaları için bunun sonucunda ortaya çıkan sonuçlar konusunda netlik eksikliği vardır ve bu, dünya çapındaki işletmelerin, özellikle de Türkiye'deki işletmelerin pazarlama çabalarına güvenmelerine neden olmuştur. nesnelerin interneti (IoT) ve basit dijital araçlar. Bu çalışmanın amacı, TAM değişkenlerinin kullanımı yoluyla Metaverse'nin tüketici algısı ve tutumu üzerindeki etkisini değerlendirmektir. Bu tez, şirketlerin pazarlama stratejilerini sanal ve artırılmış gerçeklikler gibi yapay zeka tabanlı ve en son teknolojileri içerecek şekilde uyarlamaları gerekip gerekmediğini belirlemek için deneysel bir çalışmanın temelini oluşturacaktır. İş pazarlama taktiklerinde Metaverse'nin potansiyelini değerlendirmek için çalışma, çeşitli disiplinlerdeki kapsamlı bir literatür araştırmasının sonuçlarını ve önde gelen iş figürlerinin profesyonel görüşlerini entegre ederek gelişen metaverse için bir düzenleme çerçevesi önermektedir. Yazar daha sonra, meta veri deposunun tüketici algısını ve belirli öğelere yönelik genel niyeti nasıl etkilediğine dair pazarlama uygulamasının sonuçlarını tartışıyor. Çalışmanın sonunda, pazarlama tekniklerinin tüketicilerin tutumları ve onlara yönelik davranış niyetleri üzerindeki etkisi istatistiksel olarak incelenecektir.
Dijital Reklamcılık Kapsamında Ünlülerin Beğenmesinin Tüketici Satın Alma Davranışı Üzerindeki Etkisi: Pakistan'daki Instagram Kullanıcıları Üzerinde Bir Araştırma
(2023) Nayyar, Asma; İlhan, Ümit Deniz
Sosyal medya giderek artan bir şekilde reklam ve pazarlama faaliyetleri için bir platform olarak kullanılmaktadır. Sosyal medya pazarlaması, büyük bir zaman, para ve kurumsal kaynak yatırımı gerektirir. Bununla birlikte, işletmelerin müşterileri çekmek ve onları ürünlerini satın almaya ikna etmek için sosyal medya reklamcılığını nasıl kullanabilecekleri açısından her zaman büyüme için alan vardır. Bu nedenle, bir tüketicinin satın alma eğilimini önceden bildirebilecek sosyal medya reklamcılığının ana bileşenleri bu çalışmanın konusu olmuştur. Dijital medya bağlamında ünlülerin onaylanmasının etkisi ile tüketici satın alma davranışı arasındaki bağlantının daha net bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için, bu çalışma yeni bir kavramsal model ve bir dizi hipotez benimser. Varsayımları değerlendirmek için 300 Pakistanlı üniversite öğrencisinden anket yoluyla elde edilen veriler kullanılmıştır. Araştırmanın nicel analizi, ünlülerin onaylanmasının tüketici satın alma davranışı üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur.
Endüstri 4.0'ın Pakistan'daki Küçük Orta Ölçekli Şirketlerin Organizasyon Performansı Üzerindeki Etkisi
(2024) Qureshı, Muhammad Ibrahim; Mızrak, Filiz
Bu makale, Pakistan'daki küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'lerin) operasyonel performansını etkileyebilecek Endüstri 4.0'ın temel teknolojileri (3 boyutlu baskı, bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT), robotik ve büyük veri analizi) üzerine bir değerlendirme yapmayı amaçladı. Çalışma özellikle Pakistan'daki KOBİ'leri inceledi ve özellikle Endüstri 4.0 teknoloji bilgisine sahip alt düzey çalışanlar ile yöneticileri de içerecek şekilde odaklandı. Bir matris tipi anket formu kullanılarak sonuçlar elde edildi. Beşli Likert ölçeği kullanılarak, katılımcılara 'kesinlikle katılıyorum' ile 'kesinlikle katılmıyorum' arasında puan verilmesi istendi. Veri analizi IBM SPSS İstatistikleri kullanılarak yapıldı. Araştırma sonuçları, Pakistan'daki KOBİ'lerin operasyonel etkinliği ile Endüstri 4.0'ın beş ana unsuru arasında önemli bir ilişki bulunduğunu ortaya koydu. Ayrıca bulgular, 3 boyutlu baskı, bulut bilişim, IoT, robotik ve büyük veri analizi gibi İ4.0'ın yenilikçi unsurlarının, Pakistan'daki KOBİ'lerin karlılık sorunları, artan maliyetler ve düzensiz operasyonlar gibi sorunlarını çözme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Bu çalışma, özellikle Pakistan gibi önemli gelişmekte olan pazar ekonomilerinde (BEM ekonomileri) hizmet sektöründe ve özellikle KOBİ'ler üzerinde önemli bir etkisi olan Endüstri 4.0'ın beş ana unsurunu inceleyerek ve değerlendirerek, mevcut teorik anlayışı genişletmiştir. Keywords: Endüstri 4.0, Küçük Orta Ölçekli İşletmeler (KOBİ'ler), IoT (Nesnelerin İnterneti), 3 Boyutlu Baskı, Büyük Veri Analizi
Gayrimenkul Yatırım Tokenizasyonunun Ve Blockchain Entegrasyonunun Geleceği: Sistematik Bir İnceleme
(2025) Salameh, Heba Mohammad; Taşar, Sezin Açık
Amaç – Bu araştırmanın iki temel amacı bulunmaktadır. Birincisi, blokzincir tabanlı tokenizasyonun likidite, yatırım getirisi (ROI) ve işlem maliyetleri üzerindeki etkisini teorik ve ampirik literatür kapsamında sistematik olarak incelemektir. İkincisi ise, to-kenizasyonun benimsenmesinin önündeki genel yasal ve teknolojik engelleri belirleyerek, gelecekteki araştırma gündemleri için literatürdeki boşluklara dikkat çekmektir. Yöntem/Tasarım – Bu araştırma, Sistematik Literatür Taraması (SLR) metodolojisini ve tematik analiz yaklaşımını benimsemiştir. Fikir boşluklarını ortaya koyarak ve teknolojik ile düzenleyici etkiler hakkında bilgi sunarak bu çalışma, mevcut literatürdeki eksi-klikleri gidermeyi ve konuya dair bilgi birikimini artırmayı amaçlamaktadır. Bulgular – Tokenizasyon ve blokzincir teknolojisi, piyasa performansını artıran yenilikçi yatırım modelleri olarak görülse de, bu çalışma düzenleyici belirsizliklerin, sınırlı am-pirik verilerin mevcut olduğunu vurgulamakta ve evrensel, standartlaştırılmış token performans ölçüm sistemlerinin, uyumlu düzenleyici çerçevelerin ve birlikte çalışabilir platformların geliştirilmesi için gelecekteki araştırma ve politika önceliklerini ortaya koymaktadır. Pratik Katkılar – Bu tez, tokenizasyonun yatırım getirisi (ROI), likidite üzerindeki etkisini analiz ederek ve benimsenmenin önündeki başlıca engelleri vurgulayarak yatırımcılar, politika yapıcılar ve sektör paydaşları için değerli bir rehber sunmaktadır. Özellikle MENA (Orta Doğu ve Kuzey Afrika) bölgesinde daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu vurgulamaktadır. Bu bilgi birikimi, gelişimi kolaylaştırmakta ve gelecekteki araştırmalar için sağlam bir temel oluşturmaktadır. Özgünlük/Değer – Bu araştırma, tokenleştirilmiş gayrimenkul piyasasının finansal, hukuki ve teknolojik boyutlarını tematik analizle inceleyerek özgün bir katkı sunmak-tadır. Mevcut boşlukları haritalandırmakta, stratejik çerçeveler önermekte ve karar vericiler ile araştırmacılar için gayrimenkul sektöründe gelecekteki inovasyonları destekleyecek bir yol haritası işlevi görmektedir. Anahtar Kelimeler: Tokenizasyon, Gayrimenkul, Blokzincir, Likidite, Yatırım Getirisi (ROI), Maliyet Etkinliği, Sistematik Literatür Taraması (SLR), Düzenleyici Zorluklar, Piyasa Benimsenmesi
Gözetimsiz Makine Öğrenimi Kullanarak İstenmeyen Yerlerden Kaçınarak Rota Optimizasyonu
(2025) Rashıd, Muhammad Ahsan; Ergenecosar, Gizem Temelcan
Bu tez, gelişmiş rota planlama sistemlerinin kullanıcıların hoşlanmadığını belirttiği yerlerden kaçınmak için denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarını nasıl kullandığını incelemekte ve Gürültülü Uygulamaların Yoğunluk Temelli Uzamsal Kümelemesi'ne (DBSCAN) odaklanmaktadır. Geleneksel rota algoritmaları yolculuk süresini ve mesafesini en aza indirmeyi amaçlar ve bu yaklaşımlar her zaman kullanıcı tercihlerini, güvenlik endişelerini veya diğer öznel veya duruma özel değişkenleri içermez. Bu tez, yoğun mahalleler, barlar ve diğer mekanlar gibi kullanıcıların gitmek istemediği yerleri bulmak ve bunlardan kaçınmak için gruplandırma ve konum verisi analizini birleştiren bir rota sistemi geliştirmiş ve test etmiştir. DBSCAN'nin tercih edilme sebebi, gürültüyü yönetebilir ve her şekildeki grupları bulabilir olmasıdır. İstenmeyen mekanlar eşit olmayacak şekilde dağılmış olsa bile, coğrafi verileri etkili bir şekilde analiz edebilir. Kullanıcı tanımlı parametrelere göre yoğunluk sınırlamalarını belirledikten sonra, DBSCAN coğrafi yakınlıklarına göre yoğun konum kümeleri bulur. Bu gruplandırma stratejisi, kesme alanları veya bölgeler gerektiren standart sistemlerin aksine, verilere göre rotaların ayarlanmasına izin verir. Tez, sorun bildirisini analiz ederek verimlilik kriterlerini aşan özel rota çözümlerine olan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Çalışma ayrıca DBSCAN'in matematiksel kökenlerini ve algoritmanın temel varsayımlarının, devasa veri hacimlerinde kilit coğrafi gruplaşmaları nasıl bulmasını sağladığını da incelemektedir. Çözümün tasarımı ve bölgesel girdiler, kullanıcı tercihleri ve gruplandırma sonuçları kullanılarak rota hesaplaması verilmiştir. Sistem, seyahat hızı hedeflerini korurken bu istenmeyen bölgeleri kullanmayı en aza indirmek için optimum rotaları sürekli olarak yeniden hesaplamaktadır. Tez, deneysel testler ve senaryo tabanlı modeller kullanarak sistem etkinliğini değerlendirmektedir. Bu testler, yeni yolların kilit gruplardan ne kadar etkili bir şekilde kaçındığını, kümeleme yaklaşımının bunları ne kadar hızlı ve doğru bir şekilde tespit ettiğini ve yolculuk süresini ve mesafesini ne kadar değiştirdiğini değerlendirir. Hesaplamaların zor olması ve değişkenlerin gruplandırılmasının kentsel bağlamlara duyarlı olması gibi dezavantajlarını vurgulamaktadır. Bu tez, kişiselleştirilmiş ve bağlam farkındalığına sahip navigasyon sistemlerinin, DBSCAN gibi özerk makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak rotaları belirleyebileceğini ortaya koymaktadır. Bulgular, yönlendirme kontrolünü ve esnekliği artıran konuma özgü kullanıcı kısıtlamalarının eklenmesi ihtiyacını göstermektedir. Yolları kullanıcıların tercih ettiği kaçınma seçenekleriyle hizalamak sosyal ve doğal değişikliklere uyum sağlayabilen esnek navigasyon sistemlerinin oluşturulmasına olanak tanımaktadır.

Browse

Browsing Tez Koleksiyonu by Language "en"