Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHSEN EKERYILMAZ
Danışman: Kutan Koruyan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Çalışmada, Türkiye'nin üç büyük teknoloji firmasına ait olan şikayetler, çevrimiçi şikâyet platformlarından bir tanesi olan şikayetvar.com sitesinden alınmış, şikayetlerin otomatik kategorilere ayrılması ve analizi yapılmıştır. Çalışmanın uygulama bölümünde yöntem olarak, makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarından olan Lojistik Regresyon, Doğrusal Destek Vektör Makineleri ve Olasılıksal Dereceli Azalma sınıflandırma algoritmaları kullanılarak, eğitim ve test süreci gerçekleştirildikten sonra tahminlemeler yapılmıştır. Çalışma kapsamında kullanılan üç farklı makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının sonuçları, doğruluk değerleri temel alınarak karşılaştırıldıktan sonra en iyi sonucu veren algoritma %80'lik bir başarı oranı ile Lojistik Regresyon algoritması olduğu ortaya konulmuştur. Çalışmanın amacı, üç büyük teknoloji firmasına ait şikâyet verileri elde edildikten sonra kullanılan sınıflandırma algoritmalarından en yüksek tahminleme başarısını elde eden algoritma olan Lojistik Regresyon sınıflandırma algoritması ile hangi firmanın en çok hangi kategoride şikâyet aldığını belirlenmesidir. Uygulama çalışması Python programlama dili kullanılarak yapılmıştır. Çalışma kapsamında elde edilen şikayetlerin dört farklı kategori olan İade/Değişim ve Geri Ödeme, Teslimat/Kargo, Müşteri İlişkileri ve Hizmetleri ve Garanti ve Servis sınıflarından hangisine ait olduğu tahminlenmiştir. Elde edilen bulgular analiz edilerek grafikleri ile birlikte paylaşılmıştır.