Geri Dön

Applying machine learning algorithms in sales prediction

Satış tahmı̇nı̇ konusunda makı̇ne öğrenı̇mı̇ ugulama

  1. Tez No: 587924
  2. Yazar: JUDİ SEKBAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN DAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Makine öğrenimi bir çok endüstride üzerinde yoğun çalışmalar yapılan bir konu olmuştur, ve neyse ki şirketler kendi problemlerini çözebilecek çeşitli machine learning yaklaşımları hakkında günden güne daha fazla bilgi sahibi oluyorlar. Fakat, farklı makine öğreniminin modellerinden en iyi şekilde sonuç almak ve verimli sonuçlara ulaşabilmek için, modellerin uygulanış biçimlerini ve verinin doğasını iyi anlamak gerekir. Bu tez, belli bir tahmin görevi için, uygulanan farklı makine öğreniminin algoritmalarını ne kadar iyi sonuç verdiklerini araştırır. Bu amaçla tez, 4 faklı algoritma, bir istifleme topluluğu tekniği ve modeli geliştirmek için belirli bir özelllik seçme yaklaşımı sunar ve uygular. Farklı konfigürasyonlar uygulayarak sonuçlar birbiriyle test edilir. Bütün bu işlemler, gerekli veri önislemeleri ve özellik mühendisliği adımları tamamlandıktan sonra yapılır.

Özet (Çeviri)

Machine learning has been a subject undergoing intense study across many different industries and fortunately, companies are becoming gradually more aware of the various machine learning approaches to solve their problems. However, in or- der to to fully harvest the potential of different machine learning models and to achieve efficient results, one needs to have a good understanding of the application of the models and of the nature of data. This thesis aims to investigate different approaches to obtain good results of the machine learning algorithms applied for a given prediction task. To this end the thesis proposes and implements a four different algorithms, a stacking ensemble technique, and a specific approach to feature selection to develop models. Using different configurations, the results are compared one against another. All of these are done after applying the necessary data prepossessing and feature engineering steps.

Benzer Tezler

  1. Fuzzy clustering based ensemble learning approach: Applications in digital advertising

    Bulanık kümeleme tabanlı topluluk öğrenmesi yaklaşımı: Dijital reklam alanında uygulamalar

    AHMET TEZCAN TEKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  2. Makine öğrenmesi algoritmaları ile eczaneler için ilaç talep tahmini

    Drug demand forecasting for pharmecies with machine learning algorithms

    İLKER POYRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI

  3. 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

    İngilizce

    2020

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA YURET

  4. Bir e-ticaret firması için rfm analizi ve kümeleme algoritmaları kullanılarak müşteri segmentasyonu ve analizi

    Customer segmentation using rfm analysis and customer segmentation and analysis with using clustering algorithms

    HAVVA GÜLSÜM ERARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Uygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RÜYA ŞEN

  5. Web kazıma ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak fiyat tahminleme: İkinci el araç piyasasında bir örnek

    Price prediction using web scraping and machine learning methods: An example in the used car market

    SEDA KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ