MARKOV ANALİZİ İLE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN CEP TELEFONU MARKA TERCİHLERİNİN BELİRLENMESİ

Yıl 2016, Sayı: 17, 221 - 235, 01.12.2016

Selahattin Yavuz Turgut Karabulut

Öz

Markov zincirleri zaman içerisinde tamamen önceden kestirilemeyen stokastik süreçlere uygulanır. Markov zincirleri kesikli zamanlı stokastik süreçlerin özel bir türüdür. Markov zincirleri eğitim, pazarlama, sağlık hizmetleri, muhasebe ve üretim gibi birçok alana uygulanabilmektedir. Bu çalışmada Markov zincirleri üniversite öğrencilerinin kullandıkları cep telefonu marka tercihlerine uygulanmıştır. Cep telefonu marka tercihlerinin Markov zincirleri ile analizi için Erzincan Üniversitesi’nde okuyan 278’i kız ve 242’si erkek öğrenci olmak üzere toplam 520 öğrenciye anket uygulanmıştır. Çalışma neticesinde, mevcut durumda en fazla kullanılan ilk üç cep telefonu markasının sırasıyla Samsung %43,5 , Apple %15,2 ve LG %10,8 olduğu belirlenmiştir. Bu markaları kullanan öğrenciler, aynı zamanda bu markalara sadık da kalmışlardır. Kız öğrencilerde sadık olunan marka sıralaması Apple %70 , Samsung %51 ve LG %22 olarak gerçekleşirken, erkek öğrenciler için bu durum Apple %47 , Samsung %45 ve LG %30 olarak gerçekleşmiştir. Kız-erkek öğrenci ayırımı yapılmaksızın genel olarak sadık olunan marka sıralaması ise Apple %55 , Samsung %49 ve LG %26 olarak gerçekleşmiştir

Anahtar Kelimeler

Stokastik Süreçler, Markov Zincirleri, Cep Telefonu Marka Tercihleri

DETERMINATION OF THE PREFERENCES THE UNIVERSITY STUDENTS ON CELL PHONE BRANDS VIA MARKOV ANALYSIS

Öz

Markov chains are applied to stochastic processes which are completely unpredictable in advance. Markov chains are a special type of discrete-time stochastic processes. Markov chains may be applied to many fields such as education, marketing, health care, accounting and manufacturing. In this study, Markov chains were applied to the preferences on mobile phone brands which university students are using. To analyze the preferences on mobile phone brands via Markov analysis, a questionnaire was applied to a total of 520 students, 278 of whom are female, and 242 of whom are male students studying at Erzincan University. As a result of the study, in the current situation it was found out that the top three most widely used mobile phone brands are respectively Samsung 43.5% , Apple 15.2% and LG 10.8% . Students who use these brands have also remained loyal to the brand. It was also realized that whereas the brands remained loyal by the female students are Apple 70% , Samsung 51% and LG 22% , it is Apple 47% , Samsung 45% and LG 30% for male students. Finally it was seen that without regarding female-male distinction, in general the brands remained loyal are respectively Apple 55% , Samsung 49% and LG 26%

Anahtar Kelimeler

Stochastic Processes, Markov Chains, Mobile Phone Brand Preferences

Kaynakça

• Aksoy Ahmet, http://www.ahmetaksoy.com.tr. Erişim: 20.04.2016
• Alp S. ve Öz E. (2009), “Markov Zinciri Yöntemi İle Taşınabilir Bilgisayar Tercihlerinin Analizi”, Akademik İncelemeler Dergisi, C.4, S.2, s.37-54.
• Aydoğdu K. İ. ve Budak L. (2012), “Üniversite Öğrencilerinin Cep Telefonu Özelliklerini Kullanımlarının Ve Gündelik İletişimlerine Etkisinin Araştırılması”, Journal of Yaşar University, C.7, S.26, s.4548-4571.
• Bal, Enes. (2013), “Teknoloji Çağında Cep Telefonu Kullanım Alışkanlıkları Ve Motivasyonlar: Selçuk Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir İnceleme”, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yayınlanmamış Doktora Tezi, Konya.
• Büyüktatlı Fatma, İşbilir Sevgi ve Çetin Emre. (2013), “ Markov Analizi ile Yıllık Ödeneklere Bağlı Bir Tahmin Uygulaması”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, C.5,S.1, s.1-8.
• Can, Tuncay. (2006), “Sektörler Arası İlişkilerin Markov Zincirleri İle Analizi ve Tahmini: Türkiye Örneği”, Derin Yayınları, İstanbul.
• CHING Wai-Ki, LI Li-Min, LI Tang, ZHANG Shu-Qin. (2007), “A New Multivariate Markov Chain Model with Applications to Sales Demand Forecasting”, International Conference on Industrial Engineering and Systems Management IESM 2007, May 30-June 2-2007, Beijing – China, pp. 1-8.
• Daşdemir İ. ve Güngör E. (2002), ”Çok Boyutlu Karar Verme Metotları ve Ormancılıkta Uygulama Alanları”. ZKÜ Bartın Orman Fakültesi Dergisi, C.4,S.4, s.1-19.
• Duman Serhat. (2006), “Markov Zincirlerinde Bootstrap”, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
• Dura Codruta. (2006), “The Use of Markov Chains in Marketing Forecasting”, Annals of the University Petroşani Economics Vol.6, No.1, pp. 69-76.
• Gürbüz H. ve Köse T. (2002), “Şüpheli Alacak Zararlarının Büyüklüklerinin Markov Zinciri Teorisi İle Hesaplanması”, Afyon Kocatepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, C.4,S.2, s.49-66.
• Karaoğlan İsmail, http://www.selcukalfamuhendislik.com/site_document/files/dosya/3. SINI_Y%C3%B6n_Eylem_2_%C4%B0smail_Hoca_(6)_38391.pdf Erişim: 01.04.2016
• Kaya İhsan, Karar Teorisi-Markov Zincirleri, www.yarbis1.yildiz.edu.tr/.../ihkaya_5e44874b42d83b1c56d8f8a19914 Erişim: 17.04.2016
• Koçak K. ve Şen Z. (1998), “Kurak ve Yağışlı Gün Oluşumlarının Markov Zinciri Yaklaşımı ile Uygulamalı İncelenmesi”, Tr .J. of Engineering and Environmental Science, S.22, s.479-487.
• Ling Rich. (2004), “The Mobile Connection: The Cell Phone’s Impact on Society”, San Francisco: Morgan Kaufman Publishers.
• Liu Tie. (2010), “Application of Markov Chains to Analyze and Predict the Time Series”, Modern Applied Science, V.4, N.5, s.162-166.
• Onur Başak. (2006), “Müşteri İlişkileri Yönetiminde Markov Zinciri Modeli ve Bankacılık Uygulaması”, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
• Öz E. ve Erpolat S. (2010), “Çok Değişkenli Markov Zinciri Modeli ve Bir Uygulama”, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, C.XXIX, S.II, s.577-590.
• Özaşçılar Mine. (2012), “Genç Bireylerin Cep Telefonu Kullanımı ve Bireysel Güvenlik: Üniversite Öğrencilerinin Cep Telefonunu Bireysel Güvenlik Amaçlı Kullanımları”, Sosyoloji Araştırmaları Dergisi, C.15, S.1, s. 43-74.
• Özdağoğlu Aşkın, Özdağoğlu Güzin, Kurt Gümüş Gülizar. (2012), “Altın Fiyatındaki Dağılımların Markov Zinciri İle Analizi: Uzun Erimli Olasılıklar”, Erciyes Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, S.40, Haziran-Aralık, s.119-142.
• Özel G. ve Solmaz A. (2012), “Türkiye’de Deprem Tekrarlanma Zamanının Tahmini ve Neotektonik Bölgelere Göre Depremselliğin Markov Zinciri ile İncelenmesi”, Çankaya University Journal of Science and Engineering, C.9, S.2, s.125-138.
• Semerci Züleyha. (2006), “Investigation of Three Basic Problems in Hidden Markov Models”, Master of Science Thesis, Hacettepe University, Ankara.
• Soykan Yavuz. (2010), “Markov Zincirleri İle Pazar Payı Araştırma Modeli ve Otomobil Lastiği Pazarında Bir Uygulama”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü Dergisi, S.27, s.95- 108.
• Timor Mehpare. (2011), Yöneylem Araştırması, Türkmen Kitabevi, İstanbul.
• Wınston W.L. (1991), Operations Research Applications and Algorithms, Duxbury Press, California.
• Yüksel Ö. A. ve Gümüşoğlu Ş. (2007), “İşletmelerin Tahminleme Sorunlarının Çözümlenmesinde Markov Zincirleri Analizinin Uygulanması”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, C.9, S.1, s.337-359
• www.ccsenet.org/mas
• content.lms.sabis.sakarya.edu.tr/.../1-1-MARKOV-ZİNCİRLERİ-I.pdf Erişim: 15.04.2016
• 80.251.40.59/science.ankara.edu.tr/ozturk/Dersler/ist432/.../Okuma.pdf Erişim: 25.04.2016