Veri madenciliği teknikleri ile sağlık turizminde rezervasyon iptallerinin tahmini
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EROKAN CANBAZOĞLU
Danışman: Emre İpekçi Çetin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Sağlık kuruluşları ve seyahat acentalarının sağlık turizmi süreçlerini etkin bir şekilde yönetmeleri, işletmenin itibarı ve en fazla kârı elde etmesi açısından çok kritik bir öneme sahiptir. Sağlık turizmi paydaşları, sosyal medya platformları aracılığı ile yaptıkları etkileyici tanıtımlar sayesinde sağlık turizmine ilgiyi arttırmış ve güçlü bir rekabet ortamı oluşturmuştur. Sağlık turistleri, rakip sağlık turizmi firmalarının sundukları cazip tedavi paketlerinin etkisi ile, yapmış oldukları rezervasyonları iptal edebilmektedir. İptal edilen rezervasyonları ön göremeyen ve gerekli önlemleri alamayan sağlık turizmi paydaşları, kaynaklarının doğru bir şekilde yönetilmesinde sorun yaşamakta ve bu durum gelir kaybı ile sonuçlanmaktadır. Doktora araştırması kapsamında, makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak ve rezervasyon esnasında sağlık turistinin verilerini göz önünde bulundurarak rezervasyon iptal tahmini yapan "Sağlık Turizmi Yönetim Sistemi (STYS)" geliştirilmiştir. Kişisel veri içermeyen, anonim hale getirilmiş 5.060 adet sağlık turisti rezervasyon verisi, on iki farklı makine öğrenmesi yöntemi (ZeroR, Naive Bayes, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinaları, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman, XGBoost, CatBoost, AdaBoost ve LightGBM) ve on farklı model değerlendirme metriği (doğruluk, kesinlik, hassasiyet, F1-skor, özgüllük, FPR, FNR, NPV, ROC ve hız) kullanılarak sağlık turizmi rezervasyon iptal tahmin modelleri geliştirilmiştir. Veri sınıfı dengesizliklerinin önüne geçebilmek, tahmin sonuçlarını iyileştirebilmek ve daha tutarlı tahmin sonuçları elde edebilmek için ADASYN, ROSE, SMOTE ve SMOTE-ENN teknikleri ile veri seti dengeli hale getirilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Geliştirilen tahmin modelleri, sağlık turistlerinin rezervasyon iptallerinin başarılı bir şekilde tahmin edilebileceğini ve iptale neden olan bağımsız değişkenlerin tespit edilebileceğini göstermiştir. Tahmin modellerinin rezervasyon sistemleri içerisinde gerçek zamanlı olarak çalışabileceğini göstermek amacıyla bir prototip geliştirilmiştir. Sağlık turizmi paydaşları geliştirilen prototip sayesinde, rezervasyonlarını iptal edecek sağlık turistlerini tespit edebilmekte ve rezervasyon iptalinin azalmasını sağlayan gerekli aksiyonları alabilmektedir. Anahtar Kelimeler: Sağlık Turizmi, Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi, Rezervasyon İptali, Yapay Zekâ