Havayolu Taşımacılığında Müşteri Memnuniyetinin Topluluk Öğrenmesi Yöntemleri ile Belirlenmesi
Yükleniyor...
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Havayolu taşımacılığında seyahatinden memnun olmayan müşterilerin tahmin edilmesi firmaların kendilerini yapılandırması ve gelirlerinin yönetilmesi açısından son derece önemlidir. Gerçekleştirilen çalışmada Amerika Birleşik Devletleri’ndeki havayollarından derlenen veriler kullanılarak uçuş seyahatinden nötr ya da memnun olmayan müşterilerin topluluk öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Modelleme aşamasında sınıflandırma problemlerinde yüksek tahmin doğruluğu üreten ve güncel makine öğrenmesi yöntemlerinden Rastgele Orman, Gradient Boosting ve XGBoost yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen en iyi doğruluk oranı %96,4 iken en iyi Özgüllük ve Negatif Tahmin Oranı değerleri sırasıyla %97,7 ve %96’dır. Model sonuçlarından elde edilen yüksek Özgüllük, Negatif Tahmin Oranı ve Doğruluk değerleri makine öğrenmesi yöntemlerinin havayolu taşımacılığında müşterilerin havayolu firmasını tekrar kullanıp kullanmayacağı tahmin işlemlerinde kullanılabileceğini göstermektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Havayolu müşteri memnuniyeti, Rastgele Orman, Gradient Boosting, XGBoost, Havayolu taşımacılığı
Kaynak
Alanya Akademik Bakış
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
6
Sayı
3
