Search

Çay dünya genelinde belirli bölgelerde yetiştirilen bir ürün olup, yetiştirildiği ülkenin ekonomisine katkı sağlamaktadır. Çay birçok tüketici tarafından farkındalığı olan ve tüketilen bir ürün olmakla birlikte farklı tüketiciler tarafından farklı çay türlerinin tercih edildiği görülmektedir. Bu çalışmanın amacı, tüketicilerin çay tüketim alışkanlıkları ile bir ürün olarak çaya yönelik algılarının ortaya çıkarılmasıdır. Bu araştırma kalitatif bir araştırma olup, veri toplama tekniği olarak derinlemesine görüşme tekniğinden yararlanılmıştır. Amaçsal örneklem yöntemi ile seçilen 23 farklı çay tüketicisinden çay tüketim alışkanlıklarına yönelik veri elde edilmiştir. Veri, içerik analizi ve metin madenciliği teknikleri ile analiz edilmiştir. On altı temel kategori ve alt kategorilerin değerlendirilmesi ile elde edilen bulgular, tüketicilerin çay türü olarak genellikle siyah çayı algıladıklarını ortaya koymaktadır. Ayrıca tüketicilerin çayda kaliteye, tada, aromaya, çayın rengine, çayın berrak olmasına önem verdikleri görülmektedir. Tüketiciler çay markaları arasında farklılıklar (tat, kalite, ambalaj, fiyat gibi) olduğunu belirtirken, yerli çay markalarının tercih edilmesinin önemini vurgulamışlardır Tea is a product grown in certain regions around the world and contributes to the economy of the country where it is grown. Tea is a product that is aware of and consumed by many consumers, and it is seen that different types of tea are preferred by different consumers. The aim of this study is to reveal consumers' tea consumption habits and their perceptions of tea as a product. This research is a qualitative research and in-depth interview technique was used as a data collection technique. Data on tea consumption habits were obtained from 23 different tea consumers selected by the purposeful sampling method. The data was analyzed by content analysis and text mining techniques. Findings obtained by evaluating sixteen basic categories and sub-categories reveal that consumers generally perceive black tea as a type of tea. In addition, it is seen that consumers give importance to the quality, taste, aroma, color, and clarity of the tea. While consumers stated that there are differences (such as taste, quality, packaging, and price) between tea brands, they emphasized the importance of choosing domestic tea brands.

Bu çalışma bir yapay zekâ tekniği olan makine öğrenmesi yoluyla Anayasa Mahkemesinin (AYM) sendikal haklarla ilgili bireysel başvuru kararlarının ihlalle sonuçlanıp sonuçlanmadığını öngörmeyi amaçlamaktadır. Konunun hukuki yönünün ve arka planının ortaya konulabilmesi için AYM’nin sendikal haklarla ilgili içtihadı genel olarak değerlendirilmiştir. Daha sonra yapılan analizde bireysel başvuruların konu ve gerekçe kısımları veri olarak kullanılarak yüksek doğru tahmin oranlarına (ortalama %90) ulaşılmıştır. Bu bize iyi yapılandırılmış ve standartlaştırılmış mahkeme kararlarından üretilen göreceli küçük bir veri setiyle bile temel bir makine öğrenmesi tekniği kullanarak isabet yüzdesi yüksek öngörülerde bulunmanın mümkün olduğunu göstermektedir This article aims to predict whether an individual application regarding the Turkish Constitutional Court’s (TCC) trade union cases results in a “violation” or a “non-violation” decision by using machine learning, an artificial intelligence (AI) technique. It gives an outline of the Court’s trade union case law in order to provide legal background and context for the research. We have predicted the court’s decisions on these cases with the high success rates (average accuracy of 90%) by using the subject of texts of the cases as data. The article has shown that a basic machine learning technique can be successful in realizing accurate predictions even with relatively small data sets derived from wellstructured court rulings.

Bu çalışmanın amacı işletme bölümünü başarıyla bitirmiş ve işletme bölümünde lisansüstü eğitimine devam eden öğrencilerin lisans eğitimleri sırasında aldıkları yöneylem araştırması dersine bakışlarını öğrenmek ve dersin etkinliği, eğitim kalitesi noktasında çıkarımlar yapmaktır. Çalışma grubu, 2017-2018 eğitim öğretim yılında Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi’nde İşletme bölümünde yüksek lisans eğitimi alan 10 öğrenciden oluşmaktadır. Çalışmada, nitel veri toplama araçlarından görüşme yöntemi içerisinde yer alan “yarı yapılandırılmış görüşme tekniği” kullanılmıştır ve veriler “içerik analizi” tekniği kullanılarak analiz edilmiştir. Sonuçlar, katılımcıların yöneylem araştırması dersine karşı genelde pozitif bir tutum içinde olduklarını fakat dersin içeriğine ve konularına dair pek bir şey hatırlamadıklarını ve birçoğu için dersin kendilerine bir katkısının olmadığını göstermiştir ki, bu da dersin etkinlik ve verimlilik açısından gözden geçirilmesi gerektiğine işaret etmektedir. Çalışmada ayrıca dersin etkinlik ve verimliliğini artırmak için katılımcıların görüşü neticesinde dersinin içeriği, müfredattaki yeri ve dersin işleniş tarzı gibi konularda çeşitli öneriler de sunulmuştur, The purpose of this study is to find out the view of students, who are successfully completed the department of business administration and who are continuing their postgraduate education in business, to the operational research course, which is taken their undergraduate studies, and to make inferences about the course efficiency and quality. The sample of the research consists of 10 students who are studying in master degree at the Department of Business Administration in the Recep Tayyip Erdoğan University in the 2017-2018 academic year. In this study, “semi-structured interview technique” was used and data is analysed by using content analysis which is one of the qualitative research methods. The results showed that participants generally had a positive attitude towards the operational research course, but they do not remember much about the content of the course. So, most of them argue that the course did not contribute to them. This is indicating that the course needs to be reviewed in terms of efficiency and quality. Based on the attendees’ views, various suggestions such as the content of the course, the place of the curriculum, and the manner in which the course was taught were also presented in order to increase the quality and efficiency of the course

PurposeThis study aims to provide preliminary information to the investor by determining which indices co-movement, with the data mining method.Design/methodology/approachIn this context, data sets containing daily opening and closing prices between 2001 and 2019 have been created for 11 stock market indexes in the world. The association rule algorithm, one of the data mining techniques, is used in the analysis of the data.FindingsIt is observed that the US stock market indices take part in the highest confidence levels between association rules. The XU100 stock index co-movement with both the European stock market indices and the US stock indices. In addition, the Hang Seng Index (HSI) (Hong Kong) takes part in the association rules of all stock market indices.Originality/valueThe important issue for data sets is that the opening/closing values of the same day or the previous day are taken into account according to the open or closed status of other stock market indices by taking the opening time of the stock exchange index to be created. Therefore, data sets are arranged for each stock market index, separately. As a result of this data set arranging process, it is possible to find out co-movements of the stock market indexes. It is proof that the world stock indices have co-movement, and this continues as a cycle.