UÇAK SEFERLERİNDEKİ RÖTARLARI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN ANALİZİ
Her geçen yıl talebin daha da arttığı hava taşımacılığında, kapasite kısıtına bağlı gecikmeler en önemli konu haline gelmiştir. Çünkü yaşanan bu gecikmeler, havayolu şirketlerinin maliyetlerinde artışa sebep olurken müşteri memnuniyetinde de azalmaya neden olmaktadır. Özellikle artan trafik hacmi, havalimanlarında yaşanan bu gecikmelerin süresini uzatmaktadır. Trafik yoğunluğunun yanı sıra güney hâkim yönlü rüzgârlar (lodos) kaynaklı rötarların eksik olmadığı Atatürk Havalimanı’nda yolcuların ve havayolu şirketlerinin yaşanan gecikmeler yüzünden büyük sıkıntı ve zarara uğradığı bilinen bir gerçektir. Pistte kalkış için sıraya giren ve iniş için bekleme noktasında bulunan uçakların meydana getirdiği kuyrukların lodoslu havalarda gittikçe uzaması sonucu çok sayıda sefer gecikmekte ya da iptal edilmektedir. Güney yönlü rüzgârlar altında kapasitesinde azalma meydana gelen Atatürk Havalimanı kapasitesini arttırmak amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmada, Veri Madenciliği ile uçak seferlerindeki rötarları etkileyen faktörler analiz edilmektedir.
ANALYSIS OF THE FACTORS AFFECTING THE FLIGHT DELAYS
In air transport, where demand is increasing every year, delays due to capacity constraints have become the most important issue. Because these delays cause increases in the costs of airline companies, they also cause a decrease in customer satisfaction. Increasing traffic volume, in particular, prolongs the delays experienced at airports. It is a fact that at the Atatürk Airport, where traffic delays are not lacking due to southwester, it is a known fact that passengers and airline companies suffer from great difficulties and damages due to the delays experienced. Queues, occurred by airplanes entering the queue for departure and waiting for landing, are getting lengthened during southwester and many expeditions are delayed or canceled. In this study, which aims at increasing the capacity of Atatürk Airport, which is a decrease in capacity under southwester, factors affecting the flight delays are analyzed with data mining.
___
- Liou, J., Tang, C., Yeh, W., Tsai, C. (2011). A decision Rules Approach for Improvement of Air-port Service Quality. Expert Systems with Applications, 38, 13723-13730.
Fan, H., Tarun, P., Shih, D., Kim, S., Chen, V., Rosenberger, J., Bergman, D. (2011). Data Mining Modeling on the Environmental Impact of Airport Deicing Activities. Expert Systems with Applicati-ons, 38, 14899-14906.
Smith, L.D., Ehmke, J. F. (2016). A Mathematical Programming Technique for Matching Time-Stamped Records in Logistics and Transportation Systems. Transportation Research Part C, 69, 375-385.
Jacobs P. (1999). Data Mining: What General Managers Need to Know. Harvard Management Update, 4(10), 8-9.
Linoff G.S., Berry M.J.A. (2011). Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Re-lationship Management (3rd ed.). Wiley, Canada.
Han J., Kamber M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques (2nd ed.). Morgan Kaufman-nUSA.
Ching W. K. and Pong M. K. (2002). Advances in Data Mining and Modeling (1st ed.). World Scientific, Hong Kong.
Chien C.F. and Chen L.F. (2008). Data Mining to Improve Personnel Selection and Enhance Human Capital: A Case Study in High-Technology Industry. Expert Systems with Applications, 34, 280-290.
Quinlan, J. R. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers.