Yazar "Ersöz, Filiz" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 9 / 9
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Data mining and machine learning approaches in data science: predictive modeling of traffic accident causes(2022) Ersöz, Taner; Ersöz, FilizToday, the increase in the number of vehicles causes an increase in traffic accidents, an increase in loss of life and property, and potential risks. Analytical models are presented to investigate the socio- economic, demographic and temporal effects of the factors affecting the level of injury resulting from traffic accidents. By examining the data of various traffic accidents and developing a model, the factors and hazards affecting traffic accidents can be determined by data mining and machine learning approaches. The aim of this study is to determine which classification techniques are important for analyzing traffic accidents and to find out the factor that affects traffic accidents among the variables used in the research. The \"Random Forest\" algorithm, which gives the best model result among the techniques used in the research, was found. Weather conditions were found to be the most important factor among the factors that lead to traffic accidents, followed by the age and education of the driver. This study presents a traceable approach in terms of revealing the differences between data mining and machine learning under the umbrella of data science and following the processes with an application related to traffic accidents.Öğe Data mining application for financial decision optimization at risk(2021) Koçoğlu, Enes; Ersöz, FilizInancial decisions can add value to the existence of businesses or individuals, as well as a wrongfinancial decision can cause businesses to cease to exist. Hence, financial decision or financialassumptions are vital for businesses or individuals. In financial assumptions, risk refers to theprobability of losing as a result of an investment made in an asset. Measures can be taken againstpossible risks in the future through financial assumptions. In this study, the Logistic RegressionAnalysis (LR), one of the traditional methods, and the machine learning algorithm, Support VectorMachines (SVM) technique, which is one of the new approaches, are compared in the loaning process.It is aimed to determine the importance of the compared methods, the accuracy of the model, theestimation power of the model, the estimation performance of the model, the determination of theimportance of the independent variables that affect the non-repayment of the loan, and the superiorityof the techniques. According to the analysis results, the SVM technique is superior to the LRtechnique in calculating accuracy rate and prediction rate, and the LR technique is superior to theSVM technique in assumption performance calculation. The most significant variable in the SVMtechnique is \"Lending policy\", the most significant variable in the LR technique is \"Interest rate\", thesecond significant variable is \"Interest rate\" in the SVM technique, and \"Lending Policy\" as the secondimportant variable in the LR technique. It is seen that the third most crucial variable in the twotechniques is the \"Income\" variable. The determination of the SVM technique as the more importantvariable of the loan policy is deemed more suitable to the opinion of the banking expert. Detectingmore realistic results of the SVM technique compared to the LR technique has shown the superiorityof the SVM technique.Öğe Data mining application with machine learning algorithms to manage interest rate risk(2022) Koçoğlu, Enes; Ersöz, FilizIn trade, the risks taken may increase the expected income; however, they may also cause large amounts of losses as well. Banks transfer the capital and the deposits they collect from their clients to the individuals or institutions in need of profit, taking certain risks into account. One of the important risks taken in this process of capital transfer is the market's change in interest or profit share rates. If the bank transfers the deposit collected with a certain commitment to the market at a lower rate, it will make a loss. Models for predicting future interest or profit share rates gain importance for preventing this situation. The aim of this study is to determine which variables will be taken into account for the loan interest rate that banks will offer to their customers during the lending process, and to create a machine learning model that can predict the loan interest rate that the bank will offer to its customers by using these variables. Multiple Linear Regression analysis was performed to demonstrate the relationship between the variables selected based on the literature review, expert opinions, and the interest rate. In order to facilitate decision-makers in practice, Random Forests, Decision Trees, KNearest Neighbours (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), and Support Vector Machine (SVM) algorithms from machine learning algorithms were compared by using the prediction model. Accuracy Rate, Cohen's Kappa, Precision, Sensitivity, and F-Measure measurements were used to compare the algorithms used in the study. According to the analysis results, it was observed that the Random Forest algorithm was more successful on the first model consisting of weekly data. The Decision Tree algorithm succeeded more on the second model consisting of monthly data prediction performance. In the model consisting of weekly data, USD Selling Price, Stock Index (BIST100), and Central Bank Gold Reserve from the Multiple Linear Regression variables were found significant in affecting the interest rate.Öğe Demir-çelik üretim hattında yalın üretim(2020) Ersöz, Taner; Yılmaz, Tuğba; Ersöz, FilizDünyada hızla gelişen teknoloji ile birlikte firmalar artık hem ulusal alanda hem de uluslararası alanda rekabetedebilmek için kendilerini sürekli geliştirmek zorundadır. Bu anlamda kalite, maliyet ve müşteri memnuniyetigibi kavramlar gün geçtikçe daha önemli hale gelmekte ve yalın üretim işte bu noktada modası geçmeyen birüretim olarak karşımıza çıkmaktadır. 1950’ler de Toyota Üretim Firması ile temelleri atılan yalın üretim bugünhale güncelliğini korumaktadır. Sıfır hata ve sıfır stok ilkesini benimseyen yalın üretim hem üretim sektöründehem de hizmet sektöründe de uygulanmaktadır. Yalın üretim uygulayan işletmeleri maliyetlerini azaltmakta vekaynaklarını verimli kullanabilmektedir. Bu çalışmada bir demir-çelik üretim hattında yalın üretim uygulamasıyapılmış ve elde edilen sonuçlar yorumlanarak işletmeye önerilerde bulunulmuştur. Araştırmada değer akışharitalama yöntemi ve sistem benzetimi ve modellemesi ile üretim sürecindeki performanslar ortayakoyulmuştur. Aynı zamanda sevkiyat bölümündeki stoklar da azaltılmış, emniyet stoku yeterli olacak şekildesüreç iyileştirilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında işletmede yapabilecek iyileştirmeler önerilmiştir.Öğe Genç sağlıklı bireylerde belirsizliği tolere edememe ve baş etme mekanizmaları(2015) Doruk, Ali; Dügencı, Muharrem; Ersöz, Filiz; Öznur, TanerAmaç: Bu çalışmada, aynı yaş ve eğitim seviyesindeki klinik dışı örneklemde belirsizliği tolere edememe ve başetme mekanizmaları arasındaki ilişkiyi araştırmayı amaçladık Yöntem: Başetme mekanizmalarını ölçmek için başetme mekanizmaları ölçeği (COPE) ve belirsiz durumları ölçmek için de belirsizliği tolere ede-meme ölçeğini uyguladık.Bulgular: Belirsiz durumlarda eyleme geçememe kız öğrencilerde erkek öğrencilere gore daha fazla bulundu. Kız öğrenciler daha çok planlama, sosyal destek kullanımı, yeniden yorumlama, dini olarak başa çıkma, duy-gusal sosyal destekleri kullanma, soruna odaklanma ve zihinsel olarak boş verme mekanizmalarını kullanırken, erkek öğrenciler şakaya vurma, inkar etme ve alkol-madde kullanarak başetme makanizmalarını tercih etmek-teydi. Psikolojik sorun tanımlayan bireylerde belirsizliği tolere edememe daha yüksek bulundu. Bu bireyler aynı zamanda, geri durma kabullenme, davranışsal olarak boşverme ve alkol-madde kullanım mekanizmalarını daha fazla kullanmaktaydı.Sonuç: Bulgularımız, belirsiz durumlara yanıt vermede cinsiyet açısından farklılıklar görüldüğünü göstermektedir.Öğe Kurşunlu maden alanı çevresindeki yeraltısularında asit kaya drenajı ve iz element kirliliği(2013) Ekemen Keskin, Tülay; Toptaş, Sonay; Ersöz, FilizAsit maden drenajı, pirit gibi sülfürlü minerallerin su ve oksijen ile reaksiyonu sonucunda meydana gelmektedir. Bu reaksiyonlar sonucunda sular asidikleşmekte ve önemli su kirliliği problemleri açığa çıkmaktadır. Ortakent (Koyulhisar) çevresini kapsayan çalışma alanında, işletilmekte olan Pb-Zn-Cu maden yatakları bulunmaktadır. Yeraltısuyunun kimyasal bileşimini kontrol eden mineral-su reaksiyon proseslerini saptamak amacıyla uygulanan korelasyon, faktör ve kümeleme analizleri, sülfürlü cevherleşmeye sahip volkanik kayaçların yeraltısuyuna etkisini açık bir şekilde ortaya koymaktadır. Sülfür minerallerinin oksidasyonu sonucu bölgedeki sular asidik karakter kazanmakta ve yüksek oranda SO4 ve Fe içermektedir. Asidikleşme, bazı iz elementlerin (Al, Fe, Mn Pb, Zn) sularda zenginleşmesine sebep olmaktadır. Çalışma alanındaki asidik suların Al, Fe ve Mn konsantrasyonları, Türk İnsani Tüketim Amaçlı Sular Standartları'ndaki (Sağlık Bakanlığı, 2005) sınır değerini birkaç kat aşmaktadır. Ayrıca bazı kaynakların SO4 ve Pb içerikleri, içme suyu standart değerini aşmaktadır. Aktif olan madencilik faaliyetlerinin katı ve sıvı atıkları, sularda iz element kirliliğine sebep olmaktadır. Jeokimyasal veriler, asidik sulardaki ağır toksik metallerin çoğunlukla serbest metal ve metal-sülfat formunda olduklarını göstermektedir. Bu veriler ışığında, çalışma alanındaki yüksek düzeyde iz element kirliliği içeren yeraltısuları ve yüzeysularının insan, hayvan ve bitki sağlığı açısından oldukça yüksek risk içerdikleri anlaşılmaktadırÖğe A model proposal for course selection with the fuzzy moora approach(2018) Ersöz, Filiz; Kıncı, Celal Hakan; Ersöz, TanerModern engineering study programme made to fit the needs of industrial enterprises. The programme is based on training and educationin the field of industrial engineering and on experience gained during implementation of individual projects in industrial enterprises.Many universities offer courses, in areas such as logistics, supply chain management and analytics. In this study, the importance ofcourses in industrial engineering undergraduate programs has been researched. Compulsory and optional courses given in industrialengineering have been investigated under the determined criteria. Research, academics working in the industrial engineering departmentin Turkey, the proper course of materiality is an implementation of the fuzzy logic survey work on assessing the work. The sample orderwith 32 samples prepared by the academicians responding to the questionnaire was determined with «Fuzzy MOORA» technique ascompulsory and optional courses. Studies on course selection were examined, to the best of our knowledge this is the first study using«Fuzzy MOORA» technique to select/rank courses. It is evaluated that MOORA method, which is a new criterion decision method forcourse choice, will contribute to international literature as «Fuzzy MOORA» approach with fuzzy logic.Öğe Tüketicilerin cep telefonu tercihlerinin karar ağaci ile modellenmesi(2017) Ersöz, Taner; Özseven, Turgut; Ersöz, FilizVeri madenciliği istatistik, veri tabanı, makine öğrenimi, yapay zeka ve görselleştirmenin kullanıldığı bir disiplinler arası çalışmadır. Veri madenciliği modelleme tekniklerinden karar ağaçları önemli bir yere sahiptir. CART en çok kullanılan karar ağacı algoritmalarından birisidir. Bu çalışmanın amacı cep telefonu kullanıcılarının model seçiminde etkin olan parametrelerin tespiti ve cep telefonu modeli tercihine yönelik karar ağacı oluşturmaktır. Bir e-ticaret sitesinin en çok sattığı modeller belirlenmiştir. Bu modellerin temel özellikleriyle birlikte 50 kişiye hangi cep telefonunu tercih edip etmediği ile anket düzenleyip ilgili bilgiler edinilmiştir. Bu bilgiler sonucunda cep telefonu modelleri için C5.0 karar ağacı algoritması Clementine programından yararlanarak kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre cep telefonu tercihinde fiyat daha fazla ön plana çıkmaktadırÖğe Veri madenciliğinde karar ağacı algoritmaları ile demir çelik endüstrisinde iş kazaları üzerine bir uygulama(2020) Köse, Neslihan; Ersöz, FilizÇelik endüstrisinde çalışanlar tesislerin yapısı, üretim akışı, fazla ve tekrarlayan iş ögeleri, üretim proseslerinin doğası gereği yüksek sıcaklık ve gürültülü iş ortamları sebebiyle sık sık iş kazası risk ile karşıya kalmaktadırlar. “İş kazası” kavram olarak; çalışma ortamında çalışanın karşılaştığı istenmeyen, beklenmeyen, ihmalkârlık, kusur, dikkatsizlik, kasıt ve şanssızlık sonucu meydana gelen olayları kapsamaktadır. Yaşanan iş kazaları, hem sıklığı hem de sonuçları nedeniyle işletmeler ve toplum nazarında çok önemli bir sorundur. İş kazalarının başlıca nedeninin personelin güvenli olmayan hareketleri olduğu konusunda yaygın bir görüş vardır. Ancak birçok çalışma, kazaların çoğunun çalışanların kişilik özellikleri ve uygun olmayan ortam koşulları ile ilgili olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada, bir demir çelik fabrikasında yaşanan iş kazalarına ilişkin, belirli alt gruplara özgü olan ilişkilerin tanımlanması, vakaların yüksek, orta, düşük risk grupları gibi kategorilendirmesi ve gelecekteki olayların tahmin edilebilmesi için kurallar oluşturulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, bir demir çelik işletmesine ait 205 iş kazası verisi, veri madenciliği sınıflayıcı yöntemler ile araştırılmıştır. Yapılan modellemelerde; kazalının yaşı, cinsiyeti, medeni durumu, eğitim durumu, iş tecrübesi, kadrolu veya taşeron olarak çalışması, çalıştığı alan, geçirdiği kazanın şiddeti (hafif, orta, yüksek) bilgileri kullanılmıştır. Model çözümlemesi için Chaid, C5.0 ve CRT algoritmaları tekniklerinden faydalanılmış ve model sonuçları karşılaştırılmıştır. Veri analizi IBM SPSS modeler paket programı aracılığı ile yapılmış ve veri madenciliği tüm aşamaları ortaya konulmuştur. Veri madenciliği sınıflayıcı teknikler arasında en yüksek doğruluk oranına karar ağacı tekniklerinden CRT algoritması ile ulaşılmıştır. Karar ağaçları yöntemleri, demir çelik endüstrisindeki iş kazalarının sonucunu tahmin etmek için kullanılmasıyla önleyici tedbirler ve eğitim ihtiyaçları konusunda için tahminler kullanılarak kazalanma oranları azaltılabilir.
