İşletme Lisansüstü Programı - Yüksek Lİsans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

Gözat

Son Başvurular

Şimdi gösteriliyor 1 - 5 / 88
  • Öge
    Oyunlaştırma Uygulamalarının Bireysel Performans Üzerine Etkisi:Hava Taşımacılık Sektörü Uygulaması
    (Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2020) Elitok, Samet ; Bolat, Hür Bersam ; 403171025 ; İşletme ; Management
    Teknolojinin insan hayatındaki yerinin günden güne artması, bu trendin insan odaklı tüm kurumlarda da hissedilmesiyle sonuçlandı. Dijitalleşme sokak, ev, iş yeri, okul ve daha birçok farklı mecrada sürekli olarak kendini göstermekte ve gelişmektedir. Bu durum en güncel örneklerinden olan oyunlaştırma, oyun faktörlerinin oyun dışı alanlarda kullanımı anlamına gelmektedir. Başlangıçta büyük ölçüde eğitim veriminin artırılması yönünde kullanılan bu yeni yaklaşım, zamanla hastanelerde ve işletmelerde de yerini almıştır. Farklı sektörlerde faaliyet gösteren birçok işletme, çalışanları arasında iletişim kalitesini artırmak, kurum aidiyetini sağlamak, iş çıktısını ve çalışan performansını yükseltmek gibi birçok amaç için oyunlaştırma uygulamalarına yönelmeye başladı.
  • Öge
    Bağımsız Örneklem Testiyle Patent Kalite Kriterleri Değerlendirmesi: Beyaz Eşya Sektöründe Bir Uygulama
    (Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2020) Çakay, Ekrem Ayhan ; Öztürk, Özgür ; 403171008 ; İşletme ; Management
    Günümüzde firmaların artan fikri mülkiyeti içerisinde patentlerin ağırlığı gittikçe yükselmekte ve patentlerin değerlemesi önemli bir ihtiyaç olarak görülmektedir. Özellikle patentlerin nitel açıdan değerlemesi anlamına gelen patent kalitesi ile ilgili çalışmalara literatürde bir hayli az rastlanmakta ve ülkemizde de kayda değer bir örneği görülmemektedir. Buradan hareketle, bu çalışmada amaçlanan ülkemizde patent alanında başat bir rolü olan beyaz eşya sektörüne ait Avrupa Patentleri içinde 2005-2015 yılları arasında itiraza uğramış ve uğramamış patent tescillerinin patent kalite kriterleri bağlamında anlamlı bir fark oluşturup oluşturmadığını ortaya koymaktadır.
  • Öge
    Karar Ağacı Temelli Geri Bildirim Sistemi Tasarımı:Türkiye Mutluluk Ağacı Üzerine Bir Uygulama
    (Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2020) Tokalacoglu, Erol ; Aşıcı, Ahmet Atıl ; 403101023 ; İşletme ; Management
    Bu çalışmanın amacı, Asici (2019) tarafından çizilmiş bir sınıflandırma ağacı olan Türkiye Mutluluk Ağacı (TMA)’nın içerdiği bilgiler temelinde yeni bir uzman sistem tasarımıdır. Statik bir halde olan TMA üstündeki sorular ve kurallar websitesi ve cep telefonları için tasarlanmış uygulama üzerinden cevaplanabileceği ankete aktarılmıştır. Geliştirilen sistem, kullancıların cevaplarına göre mutluluk düzeylerini tespit edip, mutluluk düzeylerini (eğer mümkünse) nasıl arttırabilecekleri konusunda çevrimiçi geribildirim vermektedir.
  • Öge
    Türkiye Ekonomisinde 1990 Sonrası Ekonomik Krizlerin Sonuçları Bakımından Değerlendirilmesi
    (Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019) Aydın, Atila ; Günçavdı, Öner ; 618055 ; İşletme ; Economics
    Tüm Dünya'da özellikle 1990 sonrasında artış gösteren ekonomik krizler, başta gelişmekte olan ülkeleri etkisi altına alarak ekonomik daralmalara yol açmakta ve refah kayıplarına neden olmaktadır. 1989 yılında finansal serbestleşmenin benimsenmesi sonrasında bu krizler, Türkiye'yi de etkisi altına almış, 1994 ve 2001 yıllarında Türkiye ekonomisi iki büyük kriz yaşamıştır. Bu çalışmanın amacı 1994 ve 2001 krizlerinin sonuçları bakımından karşılaştırılmasıdır. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde ekonomik kriz kavramı teorik olarak incelenmiştir. İkinci bölümde 1994 ve 2001 ekonomik krizlerinin ortaya çıkış nedenleri ve mekanizmaları makroekonomik parametreler ışığında analiz edilmiştir. Üçüncü bölümde ise 1994 ve 2001 ekonomik krizleri sonrasında uygulanan istikrar programları tartışılmış ve iki krizin sonuçları karşılaştırılmıştır.
  • Öge
    Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Nüfus Tahmini: Türkiye Örneği
    (Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019) Şahinarslan, Fatih Veli ; Çebi, Ferhan ; 553853 ; İşletme ; Management
    Ülkelerin geleceğine dair sosyal, ekonomik, politik ve çevresel kararların daha tutarlı alınabilmesi için ülke nüfusu hakkında bilgi sahibi olunmalıdır. Bu sebeple, büyük maliyetler ile nüfus sayımları yapılmakta ve farklı teknikler ile ülkenin gelecekteki nüfusu tahmin edilmektedir. Bu çalışmada farklı makine öğrenmesi algoritmaları ile nüfus tahmini yapılmıştır. Bunun için altı farklı makine öğrenmesi algoritması seçilmiştir; Light Gradyan Artırma (Light Gradient Boosting, LightGBM), Doğrusal Regresyon, Ridge Regresyon, Üstel Düzeltme yöntemlerinden biri olan Holt-Winters, Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) ve Prophet tahmin modeli. 262 farklı ülkenin 1960-2017 yılları arasındaki 1595 farklı demografik göstergesi kullanılarak modeller eğitilmiştir. Kullanılan veri seti dünya genelinde demografik göstergeler yayınlayan Dünya Bankası'ndan (World Bank) temin edilmiştir.