Bir havayolu işletmesinde kabin ekiplerinin performans değerlendirmesine ilişkin bir veri madenciliği uygulaması

• Published in: Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi Vol. 8; no. 2; pp. 154 - 170
• Main Authors: Özcan,Uğur, Yıldız Korkmaz,Büşra
• Format: Journal Article
• Language: Turkish
• Published: Giresun Üniversitesi 2018
• Subjects: Bilim-Teknoloji; Mühendislik; Türkiye; Giresun; Performans Değerlendirme; Veri Madenciliği; Performance Evaluation; Decision Tree; Airline; Karar Ağaçları; Cabin Crew; Data Mining; Kabin memuru; Havayolu
• ISSN: 1309-4726; 2564-7377
• DOI: 10.31466/kfbd.476189

Günümüzde işletmeler gerek piyasaya tutunmak gerekse her geçen gün gelişmekte olan teknolojiyi yakalamak adına yoğun bir rekabet içerisindedirler. Yoğun rekabet ortamı mevcut müşteriyi tutma ve yeni müşteri kazanma amacını da beraberinde getirmektedir. Havayolu işletmelerinde yolculara beklentilerinin ötesinde hizmet sunma noktasında kabin ekibinin etkisi büyüktür. Bir havayolu işletmesinde 3764 kabin memurunun 2015 yılında performans değerlendirmeleri incelenmiştir. Yapılan bu performans değerlendirmelerinin sonucunda karne düzeyleri belirlenmektedir. Bu çalışmanın amacı 2015 yılındaki karne düzeyleri için; kabin memurlarının yetkinlik bazlı değerlendirme puanları ile demografik özellikleri arasında anlamlı bir kural oluşturmaktır. Bu çalışmada, açık kaynak kodlu JAVA dilinde geliştirilmiş WEKA programı ile veri madenciliği yöntemlerinden karar ağacı algoritmaları kullanılmıştır. Oluşturulan karar ağacı algoritmalarından sınıflandırma doğruluğu açısından en başarılı algoritma olarak Random Forest ve ikinci olarak J48 algoritması tespit edilmiştir. Random Forest algoritma çıktısı görsel bir sonuç vermeyip algoritma adımlarını görülmeyecek şekilde vererek karmaşık bir yapı oluşmasından dolayı çalışma J48 algoritmasına göre yorumlanmıştır. Ayrıca, WEKA programında nitelik seçimi özelliği ile InfoGainAttributeEval algoritması ile “Ranker” metodu uygulanması sonucunda çıktıların J48 algoritması çıktıları ile aynı doğrultuda olduğu tespit edilmiştir. Bu bağlamda kabin memurlarının karne düzeylerini en çok etkileyen niteliğin “sürekli öğrenme ve kişisel gelişim” olduğu ve demografik özellikler ile karne düzeyi arasında anlamlı kural olmadığı tespit edilmiştir.