Usage of predictive analytics for retail sector and an application example
Perakende sektöründe öngörüsel analizlerin kullanımı ve bir uygulama örneği
- Tez No: 303047
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YUSUF CAN ERDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Günümüzde perakende organizasyonları depolama teknolojilerine büyük yatırımlar yapmaktadır. Büyük perakende organizasyonlarının tamamına yakını, devasal boyutlarda veriler biriktirmekte ve bu teknolojiler için yüksek miktarda bütçelar kullanmaktadır. sermayeler harcamaktadır. Bu veriler, günlük olarak tutulmakta ve işlemsel veriler, müşteri verileri, promosyon verileri, stock verileri vb. pek çok boyutu içermektedir. Ancak firmalar bu verileri sağlıklı olarak analiz edemediği takdirde, veriden gerekli bilgiyi ve geleceğe ait öngörüyü elde edememektedir.Organizasyonlar veriyi irdeleyerek, daha akıllı kararlar alabilmek için gerekli bilgiye ulaşamamakta ve sonuç olarak pek çok organizasyon, tedarik zinciri sürecinde problemler yaşamaktadır.Bu çalışmanın amacı; tahmine dayalı analitik çalışmaların, organizasyonların daha etkin aksiyonlar almasına yardımcı olarak, etkinliklerini pazarlama, satış, tedarik zinciri vb. pek çok farklı alanda önemli derecede artırmalarına yardımcı olduğunu kanıtlamaktır.
Özet (Çeviri)
Retailers today have many data storing technologies, drowning in data. Nearly all big retail organizations store have huge volumes of data, with expensive data storing technologies. Huge volumes of data are being stored everyday, including transactional data, customers data, promotions data, stock data and etc. But since they can not manage to transform this data into knowledge, they are lacking in insight. Organizations do not have enough knowledge to sort through data and use it to make smart decisions. As a results most of the organizations are struggling with supply chain problems, including stockouts, overstock, and discounting.Aim of the study is to prove that predictive analytics helps organizations to generate accurate individual actions and increase organizations effectiveness significantly in various dimensions including marketing, sales, supply chain management, etc.
Benzer Tezler
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Kredi kartları ve Türkiye'deki uygulaması: karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri
Başlık çevirisi yok
BEDİ TÜRETKEN
- Hazır giyim endüstrisi için bir yalın performans kıyaslama aracı önerisi
A lean performance comparison tool proposal for apparel industry
BURAK COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANAN SARIÇAM
- Türkiye'deki illerin beyaz eşya satış verimliliklerinin veri zarflama analizi ile değerlendirilmesi
Province based efficiency assessment of white goods sales in Turkey with data envelopment analysis
GÖKBERK SEVİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK