Dergiler / Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi / 2018 / Cilt: 33 - Sayı: 4

Saklı Markov Modeli Kullanılarak İstanbul’daki Üniversite Öğrencilerinin GSM Operatör Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Analizi

Analysis of GSM Operator Preference of University Students in İstanbul By Using Hidden Markov Model

Sayfa
203–212
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgulara göre bu GSM operatörlerinin tercih sebepleri Turkcell için kapsama gücü, Türk Telekom ve Vodafone için ise fiyat uygunluğu olduğu belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Markov Zinciri modeli pazarlama, eğitim, finans ve imalat gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, İstanbul’da eğitim gören üniversite öğrencilerinin GSM operatör tercihlerini etkileyen faktörler ile ilgili bir uygulama yapılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgulara göre bu GSM operatörlerinin tercih sebepleri Turkcell için kapsama gücü, Türk Telekom ve Vodafone için ise fiyat uygunluğu olduğu belirlenmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Markov Zinciri modeli pazarlama, eğitim, finans ve imalat gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Saklı Markov modelleri ise Markov zincirleri bazı özellikler eklenerek oluşturulmuştur. Bu çalışmada, İstanbul’da eğitim gören üniversite öğrencilerinin GSM operatör tercihlerini etkileyen faktörler ile ilgili bir uygulama yapılmıştır. Saklı Markov Modeli ile öğrencilerin kullandıkları GSM operatörlerini ve bu operatörleri tercih etme nedenleri tahmin edilmiştir. Tahminler sonucunda, tercih edilecek GSM operatörleri sırasıyla Turkcell %37,10, Türk Telekom %31,78 ve Vodafone %31,12 olarak bulunmuştur. Elde edilen bulgulara göre bu GSM operatörlerinin tercih sebepleri Turkcell için kapsama gücü, Türk Telekom ve Vodafone için ise fiyat uygunluğu olduğu belirlenmiştir.

Abstract

Markov Chain uses in many areas such as marketing, education, finance and manufacturing. Hidden Markov models were created by adding some features to Markov chains. In this study, an application was made about the factors affecting the GSM operator preferences of university students studying in Istanbul. Using the Markov Model, why students prefer for the GSM operators and reason of these choosing of operators were predicted. As a result of the prediction, GSM operators to be preferred were 37.10%, Türk Telekom 31.78% and Vodafone 31.12% respectively. According to the obtained evidence, the reasons behind choosing these brands are determined as network coverage for Turkcell and price eligibility for Türk Telekom and Vodafone.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AYAZ, O., ALP, S. (2018). Saklı Markov Modeli Kullanılarak İstanbul’daki Üniversite Öğrencilerinin GSM Operatör Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Analizi. Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi, Cilt: 33 - Sayı: 4, 203–212. https://ajindex.com/articles/350268

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Rüzgar, N.S., 2003. Bir İşletmenin Ödemeler Dengesinin Markov Süreçleri Yardımıyla Analizi, DEÜ SBE Dergisi, 5(1), 164-179.
  2. Çöloğlu, M.İ., 2006. Bir Makinanın Güvenilirliğinin Tehlike Fonksiyonu ve Markov Zinciri ile Analizi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Osmangazi Üniversitesi FBE, Eskişehir. Büyüktatlı, F., 2013. Şirketlerdeki Erken Uyarı Göstergeleri ile SM Modeli Üzerine Bir Uygulama, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi SBE, Antalya. Gürbüz, H., Köse, T., 2002. Şüpheli Alacak Zararlarının Büyüklerinin Markov Zinciri Teorisi ile Hesaplanması, Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 4(2), 49-66.
  3. Rabiner, L.R., 1989. A Turorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition, Proceeding of the IEE, 77(2), 257-286.
  4. Günay, F., 2011.
  5. İki Sıralı Markov Zincirleri, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi FBE, Elazığ. Pfeifer, P.E., Carraway, R.L., 2000. Modelling Customer Relationships as Markov Chains, Jounal of Interactive Marketing, 14(2), 43-55.
  6. Aytemiz, T., Şengönül, A., 2004. Markov Zincirlerinin Ekonomik Bir Probleme Uygulanması: Perakende Alış verişlerde Bireysel Olarak Kullanılan Madeni para Stratejilerinin Karşılaştırmalı Analizi, DEÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 6(4), 29-43.
  7. Can, T., Öz, E., 2009. SM Modelleri Kullanılarak Türkiye’de Dolar Kurundaki Değişimin Tahmin Edilmesi, İÜ İşletme Fakültesi Dergisi 38, 1-23.
  8. Haberdar, H., 2005. SM Model Kullanılarak Görüntüden Gerçek Zamanlı Türk İşaret Dili Tanıma Sistemi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, YTÜ FBE, İstanbul.
  9. Ghahramani, Z., 2001. A Introduction to Hidden Markov Models and Bayesian Networks, A Introduction to Hidden Markov Models and Bayesian Networks, Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 15(1), 9-42.
  10. Baum, L.E., Petrie, T., 1966. Statistical Inference for Probabilistic Functions of Finite State Markov Chains, the Annals of Mathematical Statistics, 37(6), 1554-1563.
  11. Baum, L.E., Eagon, J.A., 1967. An Inequality with Applications to Statistical Estimation for Probabilistic Functions of a Markov Process and to a Model for Ecology, Bulletin of the American Mathematical Society, 73(3), 360-363.
  12. Baum, L.E., Petrie, T., Solues, G., Weis, N., 1970. A Maximization Technique Occurring in the Statistical Analysis of Probabilistic Functions of Markov Chains, The Annals of Mathematical Statistics, 41(1),164-171.
  13. Baum, L.E., 1972. An Inequality and Associated Maximization Technique in Statistical Estimation for Probabilistic Fu