Forecasting customer service demand by machine learning with real life implementation
Makine öğrenmesi ile müşteri hizmet talebi tahminlemesi
- Tez No: 642116
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL KILIÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ALİ GÖKÇE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karar verme süreci sektörde önemli bir role sahiptir ve müşteri memnuniyeti üzerinde doğrudan etkisi olması sebebiyle müşteri hizmetleri sunumu da bu sürecin önemli parçalarından biridir. Çalışmanın ilk bölümünde yedek parça ve servis personeli için daha iyi planlama yapmak ve müsteri hizmetleri talebini zamanında karşılamak amacıyla Türkiye'de kurulan ve bir çok ülkede bulunan şubesi ile sektöründe öncü ev aletleri üreticisi için ürünlerin aylık arıza oranlarının tahminlemesi yapılmaktadır. Şirketten elde edilen gerçek veri, kurulu, arızalı ürünlerin verilen ay içerisindeki sayısını ve ürünlerin bireysel kurulum, arıza tarihlerini içerir. Veriler çok boyutlu formda birden fazla zaman serisini içerir ve her bir zaman serisinin diğer zaman serileri üzerinde etkisi vardır. Bu etkiyi ortaya çıkarmak ve daha iyi tahminleme sonuçlarını başarabilmek için bu projede makine ögrenimine dayalı yaklaşımlar uygulanmıştır. Çalışmanın ikinci hedefi olarak istatistiksel temelli yöntemler ile makine öğrenim temelli yaklaşımlar arasında karşılaştırmalar yapılmıştır. İstatistiksel tabanlı yöntem olarak hareketli ortalama, makine öğrenimi tabanlı yaklaşımlar için yapay sinir ağı ve destek vektör regresyon yöntemleri model performansları açısından karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
The decision-making process has an important role in industry and customer service delivery is one of the essential parts of this process while it has a direct impact on customer satisfaction. In the first part of the study, the objective is forecasting monthly failure ratios for a line of the products for a Turkish multinational household appliances manufacturer in order to make better planning for spare parts and service personnel and, meet customer service demand on time. The real-life obtained data set from the company include the number of installed and failed products in a given month, and installation and failure dates of products individually. The data includes more than one time-series that is in multidimensional form and each one of time series has an impact on other time series. Machine learning-based approaches were applied in order to reveal this impact and achieve better forecasting results. As the second objective of the study, comparisons between statistical-based methods and machine learning-based approaches are made. The moving average for statistical-based methods and, artificial neural network and support vector regression methods for machine learning-based approaches are compared by the model performances.
Benzer Tezler
- Beton basınç dayanımının hızlandırılmış deneyle saptanması
Başlık çevirisi yok
ALİ TÜREN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERBİL ÖZTEKİN
- Short-term on-line load forecasting algorithms in power systems
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM BESLEME
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. NEZİH GÜVEN
- Manisa ve çevresindeki bağlarda 1977-1986 yılları arasında zararlı olan böcekler ve bu böceklere karşı uygulanan savaşım yöntemlerinin gelişimi
The Investigations over the harmful insects in Manisa and surrounding vineyards and the developments of the contention methods against to these insects from 1977 up to 1986
FİLİZ ELBEYLİ
- An Empricil evaluation of alternative forecasting combination models
Başlık çevirisi yok
HAKAN ADANALI
Yüksek Lisans
İngilizce
1988
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYRD. DOÇ. DR. SİNAN KAYALIGİL
- Sosyal hesaplama matrisi (SHM) ve Türkiye 1979 Input-output tablosu ile bir uygulama
Başlık çevirisi yok
MEHMET ŞİMŞEK
- Forecasting the foreign currency prices using the box jenkins approach
Başlık çevirisi yok
BELGİN İNAN