Journals / Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :B-Teorik Bilimler / 2017 / Cilt: 5 - Sayı: 1

APPLICATION OF A DECISION TREE ON THE DETERMINATION OF POTENTIAL AIRLINE PASSENGER DEMAND IN ESKİŞEHİR

ESKİŞEHİR İLİNDE HAVAYOLU YOLCU POTANSİYELİNİN BELİRLENMESİ ÜZERİNE BİR KARAR AĞACI UYGULAMASI

Pages
22–33
Publication Date
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In conclusion, segment of high level airline demand is determined in line with variables of purpose of travel and transportation budget.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Airline companies do not operate flights all routes.
📊
Key Findings & Data:Making decision about operating a route depends on profitability of the route which has to be revealed in advance.
💡
Conclusion & Impact:In conclusion, segment of high level airline demand is determined in line with variables of purpose of travel and transportation budget.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Airline companies do not operate flights all routes. Making decision about operating a route depends on profitability of the route which has to be revealed in advance. In order to reveal profitability, demand of the route must be known. This research, which is rare in its area of research-development, aims to measure potential airline demand in Eskisehir and reveal data for initiation of direct flights which contribute the city both economically and socially. Decision tree model is used in the research. This model allows segmentation of population in terms of airline demand potential. In conclusion, segment of high level airline demand is determined in line with variables of purpose of travel and transportation budget.

Özet

Havayolu şirketleri her hatta uçmayı tercih etmemektedir. Havayolu şirketlerinin bir hatta I uçuş gerçekleştirmesi, öncelikle ohattın karlılığının ortaya koyulması ile mümkündür. Bunun için ise o hatta ait potansiyel yolcu talebinin bilinmesigerekmektedir. Ülkemizde konu ile ilgili ender araştırma geliştirme çalışmalarından biri olan bu araştırmanın amacı,Eskişehir’de havayolu yolcu taşımacılığına olan potansiyel yolcu talebinin ölçülmesi ve kentin sosyal ve ekonomik gelişiminekatkı sağlayacak çapraz havayolu uçuşlarının gerçekleşmesi için gerekli verileri karar ağacı modeli ile ortaya koymaktır. Kararağacı modelini oluşturmadaki amacımız havayolu ile seyahat etme potansiyelinin yüksek olduğu kesimin belirlenmesidir.Sonuç olarak potansiyel yolcuların seyahat amaçları ve ulaşım bütçelerine bakılarak uçak ile seyahat etme oranının en yüksekolduğu yolcu kesimi tespit edilmek istenmektedir.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, A. K., DURAK, M. Ş., ÖZDEMİR, E., TANRIVERDİ, G., KİRACI, K. (2022). APPLICATION OF A DECISION TREE ON THE DETERMINATION OF POTENTIAL AIRLINE PASSENGER DEMAND IN ESKİŞEHİR. Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :B-Teorik Bilimler, Cilt: 5 - Sayı: 1, 22–33. https://ajindex.com/articles/438558

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (7)

  1. SHGM. 2014. Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü Faaliyet Raporu. Ankara: Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü, 2014. Faaliyet Raporu. BOEING. 2015. Current Market Outlook 2014–2033. Basım yeri bilinmiyor: Boeing, 2015. Caves Robert. The social and economic benefits of aviation. [kitap yaz.] Paul Upham, ve diğerleri. Towards Sustainable Aviation. London: Earthscan Publications Ltd, 2003.
  2. Vasigh Bijan, Fleming, Ken ve Tacker, Thomas Introduction to Air Transport Economics from Theory to Applications. Surrey: Ashgate Publishing Limited, 2013. ATAG. Aviation: Benefits Beyond Borders. Geneva: Air Transport Action Group, 2014. Graham A. Demand for leisure air travel and limits to growth. Journal of Air Transport Management, 2000, 6.2 109-118. Mason Keith J. Observations of fundamental changes in the demand for aviation services. Journal of Air Transport Management, 2005, 11.1: 19-25.
  3. Brons M, Pels E, Nijkamp, P, Rietveld, P. Price elasticities of demand for passenger air travel: a meta-analysis. Journal of Air Transport Management, 2002, 8(3), 165-175. Njegovan N, (2006). Elasticities of demand for leisure air travel: A system modelling approach. Journal of Air Transport Management, 12.1: 33-39.
  4. Park Y, Hun-Koo H., Analysis of the impact of high-speed railroad service on air transport demand. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2006, 42.2: 95-104.
  5. Park Y., Hun-Koo H. Analysis of the impact of high-speed railroad service on air transport demand. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2006, 42.2: 95-104. Özekes S. Veri madenciliği modelleri ve uygulama alanları. İstanbul Ticaret Üniversitesi Dergisi, 2003. 65-82. Koyuncugil AS and Özgülbaş N. Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve uygulamaları. Bilim Teknolojileri Dergisi 2009, Cilt: 2 Sayı:2, 21-32. Two Crows Corporation. (tarih yok). Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery. http://www.twocrows.com/intro-dm.pdf. Mitra S and Acharya T. Data Mining. New Jersey: WILEY, 2003.
  6. Baykal A. (2006). Veri madenciliği uygulama alanları. D.Ü. Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi 7, 95-107. Tekerek A. Veri madenciliği süreçleri ve açık kaynak kodlu veri madenciliği araçları. Gazi Üniversitesi, Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Bölümü, (2011).
  7. Nigai E, Xiu L and Chau D. Application of data mining techniques in customer relationship management: A literature review and classification. Expert Systems with Applications, 2009 36, 2592- 2602. Nigai E,