Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak market satış tahmin modellerinin oluşturulması

Creating demand forecasting models using machine learning methods

  1. Tez No: 743485
  2. Yazar: SİNEM SEÇGİN OLGUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HİKMET HAKAN GÜREL
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 77

Özet

Çalışmanın amacı makine öğrenmesi algoritmalarının etkili şekilde kullanılarak senaryoların çıkarılması ve yapay zekaya evirilen dünyada tüketim artışının önceden tahmin edilerek dengelenmesidir. Tüketim ve talep artışına bağlı üretimin dengede tutulması ve doğru senaryolarla çalışılması için, büyük ve açık veri seti kullanılacaktır. Bu bağlamda, şu anda ulaşılabilir ve açık veri niteliğinde elimizde bulunan büyük bir market zincir veri setinin kullanılması planlanmaktadır. Geliştirilecek olan satış tahmin modeli ve eldeki veri seti senaryosunun doğru kurgulanması takdirde farklı sektörler için kullanılabilir olacağı ve satışların planlanmasında etkili olacağı öngörülmektedir. Tedarik zincirinin en önemli halkası olan verinin analizi, verinin temizlenmesi ve algoritmaya dayalı bilimsel yöntemlerle birleştirilmesinin sağlanması hedeflenmektedir. Böylece eski verilerden yola çıkılarak yeni verilerin haftalık, aylık ya da yıllık olarak çıkarılacağı raporlar oluşturulabilecektir. Bu çalışmada genel olarak zaman serileri, uzun periyotlu talep tahmini ve kısa periyotlu talep tahmini gibi istatistiksel veri analizi yöntemleri araştırılacaktır. Çıktıların ortaya çıkması ve tüm yöntemlerin içinde bulunacağı eğitime dayalı bir tez çalışması hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of the study is to create scenarios by using machine learning algorithms effectively and to predict and balance the increase in consumption in the world that has evolved into artificial intelligence. A large and open data set will be used to keep the production in balance due to the increase in consumption and demand and to work with the right scenarios. In this context, it is planned to use a large market chain data set that we currently have as accessible and open data. It is predicted that as a result of the correct design of the sales forecasting model and the data set scenario to be developed, it will be usable for different sectors and will be effective in the planning of sales. It is aimed to analyze the data, which is the most important link of the supply chain, to clean the data and to combine it with scientific methods based on algorithms. Thus, it will be possible to create reports based on old data, in which new data will be extracted on a weekly, monthly or annual basis. In this study, statistical data analysis methods such as time series, long-term demand forecasting and short-term demand forecasting will be investigated in general. It is aimed to reveal the outputs and a thesis study based on education in which all methods will be found.

Benzer Tezler

  1. Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks

    Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme

    SÜMEYYE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

    DR. RESUL TUGAY

  2. Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data

    Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi

    BEYZA ÇİZMECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  3. Machine learning applications for time series analysis

    Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları

    MERT CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  4. Business card as a bank product and establishment of a new business card tendency model

    Bir banka ürünü olarak işletme kart ve yeni bir işletme kart eğilim modelinin oluşturulması

    ONUR BOZKURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. Talep tahmini için model topluluklarının kullanılması

    Using ensembles of classifiers for demand forecasting

    İREM İŞLEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ