Browsing by Author "Ataman, Görkem"

Now showing 1 - 12 of 12

Belirli bir sektörde sınıflandırma tekniklerine başvurulması: Bir yerel hastane acil servisinde uygulama
(2018) Cepe, Hürmüz Gizem; Ataman, Görkem
Tüm teknolojilerde olduğu gibi sağlık sektöründe de dijital teknolojilerin kullanımı gün geçtikçe artmaktadır.Özellikle, büyük veri uygulaması birçok kuruluşa olduğu gibi hastane Acil Servislerine de yarar sağlar. Acil Servis hastalarla ilk temas noktası olarak hareket etmesi nedeniyle hastanelerin en önemli bölümüdür. Ek olarak, Acil Servisler, çok çeşitli vakaların yanı sıra yüksek hasta hacimleriyle karşılaşan en büyük hastane departmanıdır. Bütün bunlar Acil Servislerde uzun bekleme sürelerine (LOS) neden olur ve bu da hastaların memnuniyetsizliğini arttırır ve hayati öneme sahip durumlarda bir dereceye kadar risk taşır. Bu nedenle kalış süresi (LOS) Acil Servis operasyonlarında çok önemli bir performans kriteridir. LOS, hastaların Acil Servise varış zamanlarından taburcu olma veya başka bir bölüme veya hastaneye transfer zamanına kadar geçen süre olarak bilinir. Bu çalışma, vaka incelemesi olarak seçilen hastane Acil Servisinin operasyonel verimliliğini, hastaları LOS'a göre sınıflandırmak için veri madenciliği teknikleri kullanarak geliştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, yerel bir hastaneden ikincil veriler kullanılmıştır. Cinsiyet, yaş, triyaj kategorisi, varış şekli, varış süresi çalışmanın girdi değişkeni, LOS ise çıktı değişkeni olarak tanımlanmıştır. Veriler ağaç tabanlı algoritma olarak Rastgele Orman (Random Forest) ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı (CART) kullanılarak ve fonksiyon tabanlı algoritma olarak Lojistik Regresyon (LR) kullanılarak test edildi. Bu karar ağacı bazlı tekniklerin performanslarında anlamlı bir fark olmadığını gözlemlendi. Bununla birlikte, CART, diğerlerine göre anlaşılması daha kolay bir karar ağacı sağlarken, Rastgele Ormanın (Random Forest) sınıflandırma performansı diğerlerine göre biraz daha yüksektir.
Comparing Decision Trees and Association Rules for Stock Market Expectations in BIST100 and BIST30
(ALEXANDRU IOAN CUZA UNIV IASI FAC ECONOMICS & BUSINESS ADM, 2022) Gorkem Ataman; Serpil Kahraman; Kahraman, Serpil; Ataman, Görkem
With the increased financial fragility methods have been needed to predict financial data effectively. In this study two leading data mining technologies classification analysis and association rule mining are implemented for modeling potentially successful and risky stocks on the BIST 30 index and BIST 100 Index based on the key variables of index name index value and stock price. Classification and Regression Tree (CART) is used for classification and Apriori is applied for association analysis. The study data set covered monthly closing values during 2013-2019. The Apriori algorithm also obtained almost all of the classification rules generated with the CART algorithm. Validated by two promising data mining techniques proposed rules guide decision-makers in their investment decisions. By providing early warning signals of risky stocks these rules can be used to minimize risk levels and protect decision-makers from making risky decisions.
Bir elektronik şirketinde veri tabanlı stok yönetimi ile depo seyahat süresi azaltılması
(2024) Demir, Furkan; Ataman, Görkem
This study examines the shipment performance of an electronic product manufacturing company and investigates the efforts made to enhance order preparation capacity. At the outset of the research, the preparation times for products on shelves were calculated using time studies. Simultaneously, fast-moving, slow-moving, and non-moving products were analyzed through ABC analysis. In addition to this analysis, association rule mining was employed to identify products sold together using the Apriori algorithm, and new location recommendations were proposed for these products within the shelf system. The primary goal, established based on the results of all analyses, is to reduce order preparation times and increase shipment capacity. This aims to provide quicker responses to the growing order volumes in both the domestic and global markets. At the end of the study, an improvement of 24.71% was observed in Group A products, and 3.62% in Group B products.
Hastane Türlerine Göre Hasta Memnuniyetini ve Hastane Seçimini Etkileyen Unsurlar
(2018) GÖRKEM ATAMAN; Emel KURSUNLUOGLU YARIMOGLU; Yarımoglu, Emel Kursunluoglu; Ataman, Görkem
Sağlık sektörü hizmet sektörünün hızla gelişen türlerinden biri olmasına rağmen yapısı gereğitanımlanması kolay olmayan bir sektördür. Çünkü sağlık bireylerin yaşamlarını sürdürmelerinde yaşam kalitesinin arttırılmasında ve ülkelerin kalkınmasında ciddi bir öneme sahiptir. Bu nedenle hastaların sağlık hizmetleri ile ilgili memnuniyetlerinin ölçülmesi ve hizmet memnuniyetini etkileyenunsurların belirlenmesi sağlık hizmetlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır. Bu çalışmanınamacı İzmir ili merkez ilçelerinde yaşayan hastaların farklı hastane türlerine göre memnuniyetlerininkarşılaştırılması ve bu hastaneleri tercih etmelerindeki temel unsurların belirlenmesidir. Tabakalıörneklem kullanılarak 400 hasta üzerinde anket uygulanmış ve elde edilen veriler frekans tabloları faktör analizi ANOVA bağımsız grup t testleri ve korelasyon analizleri ile analiz edilmiştir.Araştırma bulguları hastane türlerine göre karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiş ve hastanetürlerine göre hastaneden duyulan memnuniyetin ve hastane seçimini etkileyen unsurların farklılıkgösterdiği sonucuna varılmıştır.
Küçük ölçekli firmalarda tedarik zinciri stratejileri veri analizi: Kanada firması örneği
(2017) Eskandarı, Yashar; Ataman, Görkem
Veri analizi büyük ve küçük ölçekli firmaları birbirinden ayırt eden önemli faktörlerden biridir. Büyük ölçekli firmalar stratejilerini belirlerken gözlemlenen gerçek verilerden yararlanırken, küçük ölçekli firmalar veri toplama konusunda dahi yetersiz kalmaktadır. Büyük ve başarılı firmalar gelecek stratejilerini belirlerken gözlemlenen veriyi kullanır ve çok doğru bir şekilde analiz etmeye çalışırlar. Doğru istatistiksel analiz sonucunda oluşturulan stratejilerin de başarıya giden yolda yadsınamaz etkisi görülmektedir. Bu çalışmada Delice Vert isimli gıda sektöründe çalışan küçük bir Kanada işletmesinden gerçek veriler toplanıp analiz edilmiş ve bu şekilde firmanın stratejileri hakkında yorumlamalar yapılmıştır. Firmanın yıllar içindeki gelişimini analiz etmek için farklı hipotezler test edilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına bakıldığında firmanın istikrarlı bir üretim hacmi ve gelir akışı gözlenmiştir. Bu başarısız olma ihtimali çok yüksek olan küçük ölçekli firmalara kıyasla çok olağan bir durum değildir. Firmanın talebini arttırıp büyümesini sağlamak için de farklı stratejiler önerilmiştir. Fiziksel olarak çok yakın olmayan firmalarla da çalışmak ve devletten finansal fon taleplerinde bulunmak gibi etkenlerin Delice Vert gibi küçük ölçekli firmalarda gelişmeyi sağlayıcı olduğu öngörülmüştür. Anahtar kelimeler: Veri analizi, Talep tahmin, ABC analizi, Kobi
OECD ülkeleri arasında kurulu rüzgâr ve güneş enerjisi kapasiteleri için makine öğrenimi temelli tahmin modeli: Bir LSTM yaklaşımı
(2024) Nizam, Ezgi Çağlar; Ataman, Görkem
İklim krizinin ana nedeni olarak gösterilen fosil yakıt tüketimi, özellikle sanayileşme ve endüstriyel faaliyetlerin bir sonucu olarak ortaya çıkmaktadır. Bu değişimlerin etkilerini hafifletmek adına, çevresel politika önlemleri ve teknolojik inovasyonlar, özellikle rüzgar ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarına odaklanmıştır. Bu araştırma, makine öğrenimi temelli bir model olan uzun kısa vadeli hafıza (LSTM) algoritmasını kullanarak, kurulu rüzgar ve güneş enerjisi kapasitelerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Analizler, 24 OECD üyesi ülkeyi içeren geniş kapsamlı bir zaman serisi veri setini kullanarak, 2000 ile 2020 yılları arasındaki sosyal, ekonomik, geleneksel ve yenilenebilir enerji kaynakları ve çeşitli çevresel politika teşvik ve yasalarını kapsamaktadır. Elde edilen sonuçlar, kurulu rüzgar enerjisi kapasitesi modeli yüksek doğrulukta tahminleme performansı sergilerken, kurulu güneş enerjisi kapasitesi modelinin kurulu rüzgar enerjisi modeline kıyasla daha düşük doğrulukta tahminleme performansı gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, öngörülen güneş ve rüzgar kapasiteleri ile enerji dönüşüm süreçlerine ve politika oluşturmaya dair dikkat çekmeyi ve değerli bilgiler sunmayı amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Makine öğrenimi tahminlemesi, LSTM yöntemi, kurulu güneş enerjisi kapasitesi, kurulu rüzgâr enerjisi kapasitesi, çevresel politika
Otomotiv sektöründeki bir firmanın yeni projelerine yönelik MCDM tabanlı tedarikçi seçimi
(2023) Tansel, Cansu; Ataman, Görkem
Küresel rekabetin her sektör için birçok dinamik ve pandemik durum nedeniyle arttığı günümüzde, tedarikçi seçim süreci de dönüşüme uğramış ve şirketler birçok kriteri aynı anda gözeterek yönetim felsefesini benimsemeye başlamıştır. Bu noktada firmalar tedarikçi seçim sürecinin yüksek karlılık, verimli üretim yapısı, maliyetlerin düşürülmesi, pazar payının artırılması gibi kurumsal hedeflerle doğrudan ilişkili olduğunun bilincindedir. Doğru tedarik zinciri tasarımının ve iyi yapılandırılmış tedarikçi seçim süreci prosedürünün önemi, en küçük işletmelerden büyük fabrikalara kadar her boyuttaki üretim tesisi için kabul edilmiştir. Bu nedenle firmalar sektördeki rekabete direnmek için kendi tedarikçi seçim süreçlerini geliştirmişlerdir. Bu tezde, yeni ürün geliştirme aşamasında tedarikçi seçim sürecinin nasıl yapılabileceği örneklendirilmiş ve otomotiv sektöründe tedarikçi seçim süreci, tedarikçi seçiminin yapılmasını sağlayan ve bu sektördeki karar verme sürecini kolaylaştıran Bulanık AHP ve TOPSIS çoklu karar verme yöntemleri ile satın alma süreçlerinde karar verme mekanizması geliştirilerek gerçekleştirilecektir.
Risk yönetiminin tedarik zinciri yönetimi performansına etkisi
(2017) İlgün, Burcu Ceren; Ataman, Görkem
The economic problems, crisis, political declarations, complex structure of the market and fluctuation of rates which exist globally have been big challenge for the companies in the last years. The companies have started to develop effective decision making methods to protect themselves. Thus the concept of risk management has started to take attention and has been an increasing importance for companies. Supply chain management is also very important for companies. Due to the competitive environment and existence of international trade companies need to collaborate with the suppliers and other partners. Sharing responsibilities and risks increased the effectiveness of the supply chain. Thus the suppliers are seen as partners of the companies. Their active role and participation to the processes decrease not only the cost but also the time in managing the supply chain. Since risk management and supply chain management are two important concepts which create the difference between the companies in today's competitive environment researchers have started to focus on analyzing the relation between them. In this research, the concept of risk management and supply chain management were emphasized, the relation between them and their effect on the company performance were analyzed. For this purpose, a survey was prepared, applied to participants and the collected data were analyzed. While preparing the survey, identification, culture, process, experience and implementation were taken as main independent variables. This study can contribute to literature since it sheds light to the companies and the managers.Keywords: risk, risk management, supply chain, supply chain manage
Sağlık sektörü birinci basamak özelinde kardiyovasküler risk tahminlemesi için yapay öğrenme teknikleri kullanılarak klinik karar destek sistemi tasarlanması
(2021) Sözen, Mert Erkan; Ataman, Görkem
When it comes to public health, cardiovascular diseases have increased their importance in recent years due to their high prevalence. The World Health Organization and the Ministry of Health attach importance to the assessment of cardiovascular risk specific to the individuals, because cardiovascular diseases, which contain modifiable risk factors, provide the opportunity to reduce the risk thanks to early diagnosis. The Ministry of Health advises family physicians that all patients over the age of forty who visit family physicians center should undergo a cardiovascular risk assessment once, regardless of the reason of their application. For family physicians with a heavy workload, making this process more systematic with the help of the clinical decision support systems is very important both for the sake of public health and individual-specific early diagnosis. In this study, a clinical decision support system was designed using machine learning techniques for cardiovascular risk assessment on the data obtained in primary healthcare and turned into a product for the use of doctors and nurses.
Citation - WoS: 5
Citation - Scopus: 16
STOCK MARKET PREDICTION IN BRICS COUNTRIES USING LINEAR REGRESSION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK HYBRID MODELS
(WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 2022) Gorkem Ataman; Serpil Kahraman; Kahraman, Serpil; Ataman, Görkem
The BRICS (Brazil Russia India China and South Africa) acronym was created by the International Monetary Foundation (IMF)-Group of Seven (G7) to represent the bloc of developing economies which crucially impact on the global economy by their potential economic growth. Most of the foreign direct investment are considering the stock markets of BRICS as the most attractive destination for foreign portfolio investment. This study aims to identify the relationship between macroeconomic variables and the stock market index values of BRICS and generate accurate predictions for index values by performing linear regression and artificial neural network hybrid models. Monthly data from January 2003 to December 2019 are used for the empirical study. The results indicate that a strong correlation exists between the stock market and macroeconomic variables in BRICS over time. The hybrid model is observed very accurate for index value prediction where the mean absolute percentage error (MAPE) value is 0.714% for the whole data set covering all BRICS countries data during the study period. Additionally MAPE values for each of the BRICS countries are respectively obtained as 0.083% 2.316% 0.116% 0.962% and 0.092%. Thus the main findings of this study show that while neural network-integrated models have high performances for volatile stock market prediction macroeconomic stabilization should be the priority of monetary policy to prevent the high volatility of stock markets.
Tedarik zinciri yönetiminde RFID uygulamaları: Farklı sektörlerden örnek olay incelemeleri
(2018) Sarışın, Özgün; Ataman, Görkem
Bu çalışma tedarik zinciri süreçlerinde RFID uygulamalarını içeren bir çalışmadır. İlk aşamada odak noktası tedarik zinciri süreçlerini ve bu süreçlerin yönetimini incelemeye dayalıdır. Bu aşamada tedarik zinciri adımlarının tarihsel gelişimi de ele alınmıştır. Ardından, RFID teknolojisinin, teknik ve tarihsel detayları incelenmiştir. Çalışmanın diğer bölümlerinde de firmaların RFID teknolojisini nasıl uygulanmakta olduğu incelenmiş, ilgili tespitler yapılmıştır. RFID teknolojisinin, firmaların tedarik zinciri süreçlerine olan katkısını pratikte deneyimleyebilmek önemli bir motivasyon kaynağı olmuştur. Nitel ve nicel veri setlerini oluşturmak adına firmalarla interaktif bir bağ kurup, süreci uygulamalı anlamak, öğrenmek, incelemek ve yerinde tespitler yapabilmek, bir araştırmacı için oldukça önemlidir. Buaraştırmanın temel amacı da ayrı bir motivasyon kaynağı olarak düşünülebilir. Araştırmanın amacı, RFID teknolojisini uygulayan şirketlerin bugün ne kadar memnun olduklarını belirleyebilmektir. Bu sayede, röportaj yöntemini kullanarak, bu çalışma için niteliksel veriler elde edilmiştir. Ayrıca, bir gönüllü şirketten, istatistiksel analiz için ikincil veriler de elde edilmiştir. Bu araştırmada şirketin verileri örnek olay incelemesinde de görülmektedir. Örnek olay incelemesi, şirketin tedarik zinciri adımları (6 farklı üretim adımı) arasında, 1 ay boyunca günde 3 periyot için materyal geçişlerini kapsamaktadır. Her bir periyot için adımlar arası materyal akışı ve adımları içi materyal giriş çıkış adetleri RFID teknolojisi sayesinde tespit edilmiştir. Tüm üretim adımlarının gün içindeki periyodlar arasındaki malzeme akış adetleri farkının önemini analiz etmek amacıyla Anova yöntemi de uygulanmıştır. Bu analizlere doğrultusunda, tüm sonuçlar, firmanın sorunların temeline inebilmesi ve doğru tespit yapabilmesi için kendileriyle paylaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: SCM (Tedarik Zinciri Yönetimi), RFID (Radyo Frekansıyla Tanımlama ), Röportaj, Anova
Zaman serisi yöntemleri kullanılarak acil servisteki hasta hacminin öngörülmesi: Nijerya'da bir tıp merkezi uygulaması.
(2018) Salaudeen, Akeem Afolabı; Ataman, Görkem
Zaman serileri tipik olarak düzenli zaman aralıklarında ölçümlenen verinin sınıflandırmasıdır. Zaman serileri ekonomi, mühendislik, sosyal bilimler, soyut bilimler gibi çok farklı alanlarda karşımıza çıkmaktadır. Zaman serilerinin analiz edilmesinde istatistiksel yöntemlerden faydalanılmaktadır. Zaman serileri analizi serinin incelenmesi, temel özelliklerinin belirlenmesi ve serinin gelecek değerlerinin uygun biçimde tahmin edilmesinde kullanılan yöntemdir. Otoregresif entegre hareketli ortalama modeli durağan ve durağan olmayan veri setlerinin analiz ve tahminlemesinde kullanılan linear bir modeldir. Bu çalışmada, Nijerya, Kogi eyaletinin Lokoja ilinde bulunan acil servise gelen hastalara ait zaman serisi analizinde otoregresif entegre hareketli ortalama modeli kullanılacaktır. Bunun için hastaneden her ay bazında gelen hasta sayı verisi ikincil veri olarak temin edilmiştir. Uygun modellerin parametrelerinin belirlenmesinde 2012-2016 yılları arasında acil servise yapılan aylık başvurular öğrenim verisi olarak kullanılmıştır. Daha güncel olan 2017 yılının ilk yedi aylık perioduna ait veriler de uygun modellerinin performanslarının belirlenmesi ve karşılaştırılmasında kullanılmıştır. Aylık toplam hasta sayılarının tahmin edilmesinin yanında, erkek ve bayan hasta sayılarının tahmin edilmesi için dolaysız ve dolaylı olmak üzere iki bakış açısı kullanılmıştır.