Yazar "HIZIROĞLU, Abdulkadir" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Akıllı Üniversite Geliştirmede Ön Hazırlık Çalışmaları ve Değerlendirilmesi: İzmir Bakırçay Üniversitesi Örneği
    (2023) HIZIROĞLU, Abdulkadir; BERKTAŞ, Mustafa; DOĞAN, Onur
    Küçük şehirler olarak üniversite kampüsleri, akıllı şehir uygulamalarının hizmet kalitesinin artırılması ve kamu kaynaklarının verimli kullanılması için pek çok fırsatı bünyesinde barındırmaktadır. Endüstri 4.0 için olanak sağlayan teknolojiler, akıllı bir kampüs oluşturma hedefinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı, İzmir Bakırçay Üniversitesi’nin dijital dönüşüm sürecine katkı sağlayarak veri analitiği odaklı sürdürülebilir bir kampüs oluşturmak için bir yol haritası hazırlamaktır. Çalışmada akıllı bir kampüsün geliştirilmesi için metodoloji ve uygulama süreçlerini içeren bir çerçeve ortaya konulmuştur. Üç aşamalı olarak tasarlanan bu sistem üniversitenin mevcut bilgi sistemleri üzerine kurularak sensörlerden veri toplamayı ve yönetim süreçlerini desteklemek için bu verileri işlemeyi gerektirmektedir. Bu çerçeve, personel verimliliğinin artırılması, sınıf eğitimlerinin kalitesinin iyileştirilmesi, enerji tüketiminin azaltılması, kişilerarası iletişimin hızlandırılması ve kampüsteki sorunlara en hızlı çözümün bulunması gibi bazı katma değerli işlemleri desteklemeyi önermektedir. Bu nedenle sadece akıllı bir kampüs değil, aynı zamanda sürdürülebilir ve tesislerden maksimum fayda sağlayacak bir sistem de tasarlanmıştır.
  • Küçük Resim
    Öğe
    From Descriptive to Prescriptive Analytics: Turkish Airlines Case Study
    (2023) AKPINAR, Musab Talha; CODAL, Keziban SEÇKİN; HIZIROĞLU, Abdulkadir
    Recent years, evolving technologies have increased importance of data analytics and have extended the potential of using data-driven for decision-making process in different sectors as it has also been shown in civil aviation. The aviation industry supports $2.7 trillion (3.5%) of the world’s GDP thus, it has always been seen to have an inherently strategic role. Propose of this study is an integrated model that combines descriptive analytics (multidimensional analytics) predictive analytics (data mining and more) and prescriptive analytics (MCDM and DEMATEL) in order to extract the critical factors for the improvement of airline baggage optimizations. The data has taken from Turkish Airlines which is one of the biggest 10 airlines in terms of the passenger number. Descriptive analytics results have set a precedent implication of multidimensional reports for service sector. In addition, rules that arise as outcomes of predictive analytics have really significant knowledge for marketing and planning department in civil aviation. Furthermore, they will help to solve some optimization problem in air transportation sector. Owing to prescriptive analytics, displayed results supported by the MCDM and DEMATEL methods. Therefore, all stages of the analytics have been shown step by step on the real-world data implementation.