Browsing by Author "Deniz, Serpil Sevimli"

Now showing 1 - 7 of 7

Clustering Applications in Data Sets With Missing Data
(2020) Deniz, Serpil Sevimli; Çelik, Halit Eray
Kayıp veriler yapılan çalışmalarda olası bir durumdur. Kümeleme analizi nesnelerin doğal gruplarını bulmak için kullanılan bir yöntemdir. Birçok alanda kümeleme analizi veri çözümlemesinde en çok kullanılan yaklaşımlardan biridir. Çözümlenen veri setlerinde çeşitli oranlarda kayıp veri olabilir. Sayısal verilerde tamamen rastgele olan kayıp veri içeren veri setlerinin analizi için kullanılabilecek kümeleme yöntemleri içinde hangisinin en iyi olduğu ile ilgili kesin bir bilgi bulunmamaktadır. Veri sayısına ve veri yapısına göre her bir yöntemin birbirine üstünlükleri ve eksiklikleri vardır. Bu çalışmada sürekli tam ve kayıp veri içeren verilerin kümelenmesi incelenmiştir. Bölmeli kümeleme tekniklerinden k-ortalamalar ve yapay sinir ağı tabanlı kümeleme tekniklerinden öz düzenleyici haritalar (SOM) ve doğrusal vektör parçalama (LVQ) yöntemleri kullanılarak kümeleme analizleri yapılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Nitelikli bir karşılaştırma yapmak için literatürde bu tür karşılaştırmaların yapılmasında yaygın olarak kullanılan on bir gerçek veri setlinden yararlanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre tüm yöntemlerde kayıp veri oranı arttıkça doğru sınıflandırma oranlarının düştüğü ve yedi veri setinde SOM kümeleme yönteminin k-ortalamalar ve LVQ yöntemlerine göre daha iyi performans gösterdiği görülmektedir. Dört veri setinde ise verilerin yapısına bağlı olarak LVQ'nun daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. Bu çalışmada, ifade edilen sınırlılıklar dahilinde kayıp veri ile çalışma alternatifi sunularak en iyi yöntem önerilerinde bulunulmuştur.
Investigation of Tandoor Ovens and Tandoor Smoke as a Public Health Problem: an Epidemiological Study in the Province of Van, Turkey
(Sage Publications inc, 2022) Celik, Sebahattin; Deniz, Serpil Sevimli; Koksal, Hakan; Abbasoglu, Osman
Muhasebe Profesyonellerinin İş Yükü ve İş Stresinin Azaltılmasında Teknolojik Çözümlerin Rolü
(2024) Deniz, Serpil Sevimli
Bu çalışmanın amacı, muhasebe profesyonellerinin iş yükü ve iş stresine demografik faktörler ve teknolojik çözümlerin etkisini araştırmaktır. İki aşamalı bir yöntem benimsenmiştir: ilk aşamada nicel veriler toplanmış, ikinci aşamada derinlemesine mülakatlar yapılmıştır. Nicel sonuçlara göre, genç ve deneyimsiz muhasebecilerin iş stresinin yüksek, kadın muhasebecilerin iş yükünün fazla olduğu tespit edilmiştir. Nitel sonuçlar, teknolojik çözümlerin iş yükü ve stresini azalttığını göstermiştir. Mevzuat değişiklikleri, devletin iş yükünü muhasebecilere devretmesi, vergi mevzuatının karmaşıklığı ve personel eksikliği, iş stresini artırmaktadır. Teknolojik çözümler ise iş süreçlerini kolaylaştırmaktadır.
Shap Analizi ile Sosyal Medya Bağımlılığı Dinamiklerinin Açıklanması: Temel Etkenler ve Önleyici Stratejiler
(2025) Deniz, Serpil Sevimli
Bu araştırmada, sosyal medya bağımlılığını etkileyen temel faktörleri belirlemek amacıyla SHAP (Shapley Additive Explanations) analizi kullanılmıştır. Çalışma, 500 katılımcıdan elde edilen veriler doğrultusunda, günlük sosyal medya kullanım süresi, ekran süresi ve kullanım motivasyonları gibi değişkenleri detaylı şekilde incelemiştir. Elde edilen bulgular, özellikle eğlence amaçlı kullanımın sosyal medya bağımlılığı riskini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Buna karşın, iş veya eğitim odaklı kullanımın bağımlılık üzerindeki etkisi daha sınırlıdır. Çalışma, sosyal medya bağımlılığıyla mücadelede dijital detoks programları, farkındalık kampanyaları ve sağlıklı dijital alışkanlıkların teşvik edilmesi gibi önleyici stratejiler önermektedir.Bu araştırmanın özgün ve yenilikçi yönlerinden biri, SHAP analizinin sosyal bilimlerde uygulanarak bireysel ve toplumsal düzeyde açıklanabilir sonuçlar sunmasıdır. SHAP analizi, makine öğrenmesi modellerinin “kara kutu” doğasını aşarak, hangi faktörlerin bağımlılık gelişiminde ne ölçüde etkili olduğunu şeffaf bir şekilde ortaya koymaktadır. Bu yöntem, sosyal bilimlerde açıklanabilir yapay zekâ yaklaşımlarına öncülük etmekte ve sosyal medya bağımlılığı gibi karmaşık psikososyal sorunların birey bazında daha derinlemesine anlaşılmasını sağlamaktadır. Ayrıca, kişiye özel müdahale stratejilerinin geliştirilmesine imkân tanıyan SHAP tabanlı modeller, sosyal medya bağımlılığını önleme ve yönetme sürecinde etkili ve yenilikçi çözümler sunmaktadır.
Üniversiteye Geçiş Sürecindeki Öğrencilerde İnternet Bağımlılığı: Bir İnceleme
(2024) Deniz, Serpil Sevimli
Bu çalışma, üniversiteye geçiş sürecindeki öğrencilerin internet bağımlılığını anlamayı amaçlamaktadır. Çalışmanın temel amacı, lise son sınıf öğrencilerinin internet bağımlılık düzeylerini belirlemek ve bu bağımlılığın üniversiteye geçiş sürecindeki etkilerini incelemektir. Araştırma, 366 lise son sınıf öğrencisi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Öğrencilerin ağırlıklı not ortalamaları, cinsiyet, anne-baba eğitim durumu, öğrenim görülen okul türü parametrelerini içeren bir veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti, internet bağımlılık düzeylerini belirlemek için temel oluşturmuştur. İstatistiksel analizler, tüm parametreler ile internet bağımlılığı arasındaki ilişkiyi değerlendirmek amacıyla yapılmıştır. Elde edilen bulgular; internet bağımlılık skoru ile ağırlıklı not ortalaması arasında negatif bir korelasyon olduğu görülmektedir. Daha yüksek ağırlıklı not ortalamalarına sahip öğrencilerin, genellikle daha düşük internet bağımlılığı düzeylerine sahip olduğu gözlemlenmiştir. Cinsiyet ve diğer parametrelerin ise internet bağımlılığı düzeyleri üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlı değildir. Bu çalışma, üniversiteye geçiş sürecindeki öğrencilerin internet bağımlılığını anlamak adına önemli bir adımdır. Elde edilen bulgular, ağırlıklı not ortalaması ile internet bağımlılığı arasında ters bir ilişki olduğunu göstererek, akademik başarı ile internet kullanımı arasındaki dengeyi vurgulamaktadır. Bununla birlikte, cinsiyetin internet bağımlılığı üzerindeki etkisinin daha fazla araştırma gerektirdiği belirlenmiştir. Bu çalışmanın sonuçları, gençlerin dijital dünya ile olan ilişkisini anlama ve dengeli bir dijital kullanım sağlama konusunda eğitimciler, aileler ve toplum için rehberlik sağlar.
Using of the Linear Programming Methods for Biological Matters
(2007) Deniz, Serpil Sevimli; Zırhlıoğlu, Y. Gürol
ÖZETDOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL N N B YOLOJ K MATERYALLEREUYGULANMASISEV ML -DEN Z, SerpilYüksek Lisans Tezi, Zootekni Ana Bilim DalıTez Danışmanı: Yrd.Doç.Dr. Gürol ZIRHLIOĞLUOcak 2007, 55 SayfaDoğrusal programlama yöntemi, optimizasyon problemlerinde kullanılan biryöntemdir. Optimizasyon belirli kısıtlar altında en iyi çözümü bulmakla ilgilenir. Kompost,üzerinde kültür mantarı (Agaricus bisporus ) yetiştirilen bir materyaldir.Bu çalışmada, kompost reçetelerinin optimizasyonu amacıyla matematiksel birmodel olan doğrusal programlama modeli kullanılmıştır.Piyasada kullanılan yirmi kompost reçetesi doğrusal programlama ilemodellenerek, simpleks yöntem ile çözümlenmiştir. Analizler sonunda en düşük maliyetlioptimum reçeteler belirlenmiştir.Anahtar kelimeler: Doğrusal programlama, Kompost, Kompost reçeteleri,Simpleks yöntemi
Veri Madenciliği Araçları Kullanılarak Türkiye’nin Turizm Gelirlerinin Aylara Göre Yapay Sinir Ağları İle Tahminlenmesi
(2019) Deniz, Serpil Sevimli
Verilerden faydalı bilgilere erişme ve bilgileri inceleme süreci veri madenciliğidir.Yapay sinir ağları, veri madenciliği çalışmalarında kullanılan yöntemlerdenbiridir. Yapay sinir ağları ile nöron şekilsel ve işlevsel olarak taklit edilerekprogramlar oluşturulur. Matematiksel yöntemlere dayanan yapay sinir ağlarıtahminleme amaçlı kullanılabilir. Sebep ve sonuç ilişkisine dayanan bir tahminprobleminde, yapay sinir ağının girdileri bağımsız değişken, çıktısı ise bağımlıdeğişkendir. Doğrusal olmayan bir regresyon modeli olarak düşünülebilir.Bu çalışmada, turizm sektöründe bir tahmin probleminin çözümü amacıylayapay sinir ağı kullanılarak veri madenciliği aracı WEKA ile modelleme veçözümleme yapılmıştır. Türkiye İstatistik Kurumu tarafından yayınlanan, 1969-2017 yılları arası aylık turizm gelirleri verilerinden yararlanılmıştır. Bu verileryapay sinir ağları ile modellenerek, 2018 verileri tahminlenmiştir. Gerçek verilerkullanıldığı için modelden elde edilen hata miktarları için 2019 da aylık elde edilebilecekturizm gelirleri tahminlenebilir. Turizm sektöründe değişime uyum sağlayıp,rekabeti yönetebilmek adına uygun tahminlemeler yapabilmek önemlidir.Merkezi ve yerel kamu yönetimlerinin hazırlayacakları turistik gelişme planlarıiçin yapılacak tahminler zemin oluşturulabilir. Türkiye’de turizmliteratürünekatkısağlanabilir. Bu tahmin çalışmaları, ileriye dönük karar verme ve planlamada turizmyöneticilerine ve yerel yönetimlere rehberlik edecektir.