Geri Dön

Makine öğrenmesi algoritmaları ile hazır giyim perakendeciliğinde satış tahmini

The sales forecasting in ready-to-wear retail using machine learning algorithms

  1. Tez No: 813668
  2. Yazar: ABDÜL MERAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. RAHMET SAVAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Günümüzde müşteriye doğru ürünü doğru zamanda ulaştırmak hem satış yapan firmalar için hem de müşteriler için önemli bir kazanımdır. Bununla birlikte yapılan çalışmalar veri biliminin önemini göstermektedir. Şirket içindeki verinin işlenip yararlı hale gelmesi de verinin ne kadar önemli olduğunu gösterecek ve rakipler karşısında daha verimli ve hızlı kararların alınmasını sağlayacaktır. Yapacağımız bu çalışma ile de doğru bir stok optimizasyonu sağlamış olacağımızdan dolayı, stoklama/depolama maliyetlerinin azaltılması amaçlanmaktadır. İlgili haftada satılma olasılığı yüksek olan ürünlerin yine ilgili mağazada yani ürünün hitap ettiği müşteri kesimi bakımından da en iyi satış oranını yakalayacağımız mağazaya gönderilmesi sağlanarak maksimum kar ve maksimum müşteri memnuniyeti elde edilmesi sağlanacaktır. Aynı zamanda şirk et içerisinde şu anda mağaza ürün yöneticisi olarak çalışanlar tarafından yönetilen bu manuel ve tecrübeye dayalı yöntem, daha otomatize bir sistem ve veriye dayalı, insandan bağımsız bir iş süreci otomasyonunun oluşmasına büyük katkı sağlayacaktır. Oluşturacağı etki sayesinde diğer tecrübeye dayalı iş süreçleri de zamanla veri bilimi yaklaşımlarından etkilenecektir. Aynı zamanda yeni üretilmiş, henüz satış davranışı hakkında bilgisine sahip olmadığımız ürünler içinde, en iyi satışı yapacağı mağaza ve hafta önerisi yaparak en iyi verim elde edilmiş olacak. Regresyon ve sınıflandırma problemlerini barındıran bu proje, gelecek projeler içinde temel oluşturacak olup departmanın tecrübesini yükseltecek etkiye de sahiptir.

Özet (Çeviri)

The delivery of the correct product to the customer at the appropriate time is of great significance for both the sales companies and the customers. Additionally, studies have demonstrated the importance of data intelligence. Processing the data within a company to make it useful highlights the significance of data and allows for quicker and more efficient decision making compared to competitors. Through this study, we will attain accurate stock optimization, leading to reduced storage and storage costs. By sending the products with the highest likelihood of selling to the store with the highest sales rate that caters to the target customer segment, we can achieve maximum profits and customer satisfaction. Furthermore, replacing the current manual and experience-based process managed by store product managers with a more automated and data-driven system will greatly contribute to the company's efficiency. This automation will have a ripple effect on other processes within the company, leading to a gradual shift towards data science based approaches. Additionally, for new products with limited sales information, we will provide recommendations for the best store and week for maximum sales, thus ensuring the best outcome. This project, which deals with regression and classification problems, will lay the foundation for future projects and enhance the department's expertise.

Benzer Tezler

  1. Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini

    Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods

    ŞEYMA GÖNEN HALICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Hızlı moda sektöründe makine öğrenmesi yöntemleri ile satış miktarlarının tahmin edilmesi

    Forecasting of sales quantities by machine learning methods in fast fashion sector

    SİNEM ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA UĞURLU

  3. Modeling educational data with machine learning methods

    Eğitim verilerinin makine oğrenmesi algoritmaları kullanılarak modellenmesi

    AYŞE İLKNUR DİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH UÇAR

  4. Parallel machine scheduling: An application in apparel industry

    Paralel makine çizelgeleme: Konfeksiyon endüstrisinde bir uygulama

    GÜLCE ÇİNİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik BilimleriYaşar Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN ÖZGÜR TOY

    DOÇ. DR. ÖNDER BULUT

  5. Mobbing içerikli yargı kararlarının makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılması

    Classification of judicial decisions with mobbing content using machine learning algorithms

    ÖZLEM AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBalıkesir Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE ERGÜN