| dc.creator |
KAYA, Tuğba |
|
| dc.creator |
ÖZTÜRK, Zehra Kamışlı |
|
| dc.date |
2020-06-25T00:00:00Z |
|
| dc.date.accessioned |
2020-07-27T10:23:16Z |
|
| dc.date.available |
2020-07-27T10:23:16Z |
|
| dc.identifier |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/jesd/issue/55126/459275 |
|
| dc.identifier |
10.21923/jesd.459275 |
|
| dc.identifier.uri |
http://acikerisim.sdu.edu.tr/xmlui/handle/123456789/51058 |
|
| dc.description |
Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesi, internette yer alan servisler ve ürünler hakkında müşterinin bakış açısı, yorumları ve oy değerlerinin paylaşılmasına ve toplanmasına imkân sağlamıştır. Müşteriler, bu değerlendirmeleri çoklu kriterlere dayanarak gerçekleştirmektedir. Bu çalışmada, havayolu firmalarının performans analizi için Skytrax’ da yer alan veriler kullanılmıştır. Çok kriterli karar verme teknikleri kullanılarak yapılan bu çalışmada, Promethee II için gerekli olan ağırlık değerleri, bir yapay sinir ağları modeli olan Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ile elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlarda ANA havayolu firmasının yıllar içerisinde gelişmeler gösterip üst sıralara taşınırken, United havayolu firmasının iki yıl içerisindeki sıralamasında herhangi bir değişiklik gözlenmemiştir. Bu makalede kullanılan tekniklerin detayları verilirken, elde edilen sonuçlarda havayolu firmaları için rekabette sağladığı avantajlar vurgulanmıştır. |
|
| dc.description |
The development of information and communication technologies offers the possibility of collecting and sharing customer views, comments and ratings about products and services over the Internet. Customers generally make these evaluations based on multiple criteria. This study uses such data recorded on Skytrax to analyse the performance of leading airlines. It does so using the a multicriteria decision making technique (Promethee II), and the criteria weight values required for the Promethee II method are obtained from a Multi-Layer Perceptron (MLP), an artificial neural network method. According to the results obtained, ANA airline has shown improvements in the years and moved up to the top, while the ranking of United airline within two years has not changed. The paper provides details of the technique and graphically presents results to highlight where airlines possess advantages over their competitors. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
en |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel University |
|
| dc.publisher |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.relation |
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1163955 |
|
| dc.source |
Volume: 8, Issue: 2
333-344 |
en-US |
| dc.source |
1308-6693 |
|
| dc.source |
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi |
|
| dc.subject |
Çok Kriterli Karar Verme,Yapay Sinir Ağları,Çok Katmanlı Algılayıcı,Promethee II,Havayolu Firmaları |
|
| dc.subject |
Multi Criteria Decision Making,Artificial Neural Network,Multi-layer Perceptron,Promethee II,Airline Companies |
|
| dc.title |
HAVAYOLU FİRMALARININ ÇOK KRİTERLİ OY DEĞERLERİ İÇİN NİTELİK ANALİZİ |
tr-TR |
| dc.title |
FEATURE ANALYSIS FOR MULTI-CRITERIA RATING VALUES OF AIRLINE COMPANIES |
en-US |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|