Geri Dön

Perakende sektöründe veri madenciliği ile satış tahmini

Sales forecasting in retail sector with data mining

  1. Tez No: 618925
  2. Yazar: NESLİHAN YEGEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Günümüzde birçok işletme için en önemli güçlerden birisi bilgidir. Bu nedenle, gelişen teknolojinin de sunmuş olduğu imkanlar ile tüm veriler kayıt altına alınarak ve daha sonra çeşitli analizlerle kullanılabilir bilgiye erişebilmek hedeflenmektedir. Büyük veriler içerisinden anlamlı bilgilere ulaşmak için pek çok işletme veri madenciliği konusunda kendisini geliştirmektedir. Veri madenciliği işlenmemiş veriden anlamlı bilgi elde edilmesini sağlayarak işletmelere çeşitli alanlarda (satış tahminleme, riski azaltma, müşteri davranışlarını tahminleme vb) rekabet avantajı sağlamaktadır. Bu çalışmada gıda perakendesinde, mevcut satış verilerinin analizi yapılarak satış tahminlemesi modelleri geliştirilmiştir. İlk bölümünde veri madenciliğinin ne olduğu, kullanım alanları ve veri madenciliğinin işlevleri incelenmiştir. Sonraki kısımda ise, veri madenciliği uygulamaları detaylandırılmış, satış tahminlemesinde kullanılacak veriler tanıtılmış ve tahminleme modellerinin kurulmasında kullanılacak IBM SPSS Modeler tanıtılmıştır. Çalışmanın son bölümünde kullanılacak satış tahminleme modellerinin oluşturulması, tahminleme çıktıları ve sonuçları analiz edilerek kullanılabilir bir satış tahminleme modelinin oluşturulması üzerine çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Today, information is one of the most important power for many businesses. Therefore, with the opportunities offered by developing technology, it is aimed to access all available data by recording all data and then using them in various analyzes. In order to reach meaningful information from big data, many businesses develop themselves in data mining. Data mining provides companies with a competitive advantage in various areas (sales forecasting, risk reduction, customer behavior prediction, etc.) by providing meaningful information from raw data. In this study, sales forecasting models have been developed by analyzing existing sales data in food retail. In the first part, what is data mining, usage areas and functions of data mining are examined. In the next section, data mining applications are detailed, the data to be used in sales forecasting is introduced and IBM SPSS Modeler which is used to establish forecasting models, is introduced. In the last part of the study; working on establishing usable sales forecasting models that are used for forecasting with analyzing outputs and results of estimation.

Benzer Tezler

  1. Perakende sektöründe veri madenciliği teknikleri ile satış tahmini

    Sales forecasting in the retail sector with data mining techniques

    PELİN DİNÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN AYGÜN

  2. Veri madenciliği ve yapay sinir ağları yöntemleri ile hazır giyim sektöründe talep tahmini

    Demand forecasting in the apparel industry with data mining methods and artificial neural networks

    ESRA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ATAKAN ALKAN

  3. Assessing the impact of promotions on sales: A quantitative approach for a large-scale retailer's sales performance

    Promosyonların satışlar üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi: Büyük ölçekli bir perakendecinin satış performansına ilişkin kantitatif bir yaklaşım

    ÖMER ZEYBEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  4. Apriori algoritması ile müşteri bazlı market sepet analizi ve ürün satış tahmini

    Customer based market basket analysis with apriori algorithm and product sales forecast

    FURKAN ÖZTEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR ETHEM HAMAMCI

  5. Tüketici tercihlerinin yapay sinir ağları yöntemiyle tahmini: Perakende sektöründe bir uygulama

    Prediction of consumer preferences by artificial neural networks method: An application in the retail sector

    BAHAR ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR AYTEKİN