Geri Dön

Effects of meteorological parameters on clothing retail sales in Istanbul, Ankara and Antalya

Meteorolojik parametrelerin, İstanbul, Ankara ve Antalya'da giyim perakende satışlarına etkileri

PDF İndir

  1. Tez No: 949064
  2. Yazar: ECEM KARABEKİROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ ASİLHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Meteoroloji, Meteorology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İklim Bilimi ve Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Atmosfer Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 143

Özet

Bu çalışma, meteorolojinin öneminin yadsınamaz olduğu sektörlerden biri olan perakende sektörüyle bağlantısının anlaşılabilmesi için yazılmıştır. Meteorolojinin önemli olduğu bir çok alan vardır, ancak daha az farkedilen ama yüksek ve önemli etkiye sahip olan alanlardan biri giyim perakendesidir. Bu etkilerin ise seneler içerisinde sektörde önemli sonuçlar doğurduğu farkedilmiştir. Giyim perakendesinde, bir çok iç ve dış etken mevcuttur. Bu çalışmada ise, dış etkenlerden en önemlilerinden biri olan meteorolojik parametrelerin etkileri ele alınmıştır. Daha açıkça belirtmek gerekirse, perakende sektöründe hava koşullarının satışlara etkisi incelenmiştir. Bu çalışmada etkilenen parametre olarak satış verileri, etkileyen faktörler olarak ise meteorolojik parametreler seçilmiştir. Yağış, hissedilen sıcaklık, sıcaklık, nem ve rüzgar hızı parametreleri ile satış verileri arasındaki ilişki incelenmiştir. Giyim perakendesinde başlıca amaç, doğru ürünün doğru zamanda, doğru yerde doğru müşteriyle buluşmasını sağlamaktır. Sektörde tecrübeler ile edinilen bir çok bilgi vardır. Bu çalışmadaki amaç ise, bu tecrübelerin doğru olup olmadığının kanıtlanmasıdır. Yani Meteorolojik gerçekleşenler ile satış verileri arasında, senelerdir yapılan gözlem sonucu elde edilen bilgilerin, doğru olup olmadığının kanıtlanmasıdır. Seçilmiş olan yağış miktarı, hissedilen sıcaklık, sıcaklık, nem ve rüzgar hızı parametreleri ile satış verilerini bağımsız değişkinler olarak düşünerek, çalışma yapılmıştır. Hissedilen sıcaklık verileri, Wind Chill Index kullanılarak hesaplanmıştır. Bu çalışma aralarında ilişki olup omadığını göstermek amacıyla yapılan korelasyon çalışmasıdır. Korelasyon kurup sonuçlarını incelemek ve bilinenlerin doğru olup olmadığını göstermek amaçlanmıştır. Bunun için de, Pearson ve Spearman'ın Rank korelasyon yöntemleri ve grafikleme yöntemleri kullanılarak analiz edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada farklı satış alışkanlıkları ve iklim koşullarına sahip üç il seçilerek farklılıkların anlaşılması amaçlanmıştır. Burada dikkat edilen bir diğer nokta ise sezon geçişleri ve mevsimselliğin farklı yaşandığı illerin seçilmesidir. İstanbul, Ankara ve Antalya illeri için yapılan bu çalışmada sıcaklık, hissedilen sıcaklık, yağış, rüzgar hızı ve satış verileri arasındaki ilişki incelenmiş ve etkileri karşılaştırılmıştır. Bu etkilerin olumlu veya olumsuz sonuçları anlaşılmıştır. Karşılaştırmanın sonuçlarının daha tutarlı ve kıyaslanabilir olması için iki senenin verileri ile çalışılmıştır. Üç ilin bölgesel iklim koşulları dikkate alınarak 2021 ve 2022 yılları arasındaki değişimler incelenmiştir. Bir diğer önemli nokta ise, tek bir markanın sahip olduğu aynı ürünlerin sergilendiği ve satıldığı mağazaların olduğu bölgeller olmasıdır. İncelenen illerdeki giyim perakende markasına ait mağazaların satış verileri analiz edilmiştir. Bunun için, ilk olarak meteorolojik parametreler belirlenmiş ve veriler MGM'den alınmıştır. Belirlenen illere ait üç istasyon verisi kullanılmıştır. Bu istasyonların yakınlarındaki, yani yakın ilçelerdeki, meteorolojik değişikliklere t anında sahip olmayan ilçelerdeki mağazalar belirlenmiştir. Bu mağazaların günlük kategori bazlı satış ve stok verileri alınmıştır. Bu veriler analiz edilmiştir. ilk olarak meteorolojik verilerin iki yıllık grafikleri elde edilerek, genel anlamda iki yıl arasındaki değişiklikler ve değişimlerin içsel ve dışsal faktörleri anlaşılmaya çalışılmıştır. Daha sonra ise, ilişkinin daha yakın ölçekte incelenebilmesi için Spearman's Rank ve Pearson korelasyonları kullanılmıştır. Bu korelasyon ayrı ayrı, her bir meteorolojik parametrenin satışla ilşkisini anlamak amacıyla ayrı ayrı bakılmıştır. Satış miktarının yağış, sıcaklık, hissedilen sıcaklık, ortalama sıcaklık, maximum sıcaklık, rüzgar ve nem parametreleri ile ayrı ayrı ilişkisi incelenmiştir. Yıllık bazda genelden özele doğru ilerlenerek analizin aylık, günlük ve kategori bazında indirgemesi amaçlanmıştır. Bu korelasyonlar her bir il için ayrı olarak çalışılmıştır. Yıllık bazda yapılan analiz sonucunda satış ivmelenmesine neden olan aylar, günler ve kategoriler aylık baza indirgeyerek incelenmiştir. Çalışma sonucunda her il için elde edilen sonuçlar yani etki alma oranları incelenerek, kategorize edilmiştir. Her il için ayrı olarak kategori bazlı incelemeler yapılmıştır. Bu incelemeler sonucunda ise, bazı parametrelerin çok daha etkili olduğu, bazı paremetrelerin ters etkiye sahip olduğu anlaşılmıştır. Satış verilerindeki ivmelenmeler ile hava koşulları arasındaki ilişki analiz edilerek olumsuz ve olumlu etkiler ortaya çıkarılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, satış verisi ile korelasyonun en güçlü olduğu meteorolojik parametrenin hissedilen sıcaklık olduğu, ikinci sırada maximum sıcaklığın olduğu, takiben sıcaklık ve yağışın geldiği, en son ise rüzgar hızı ve nem olduğu söylenebilmektedir. Bununla ile birlikte, il bazında yapılan analizler sonucu, İllerin kışlık ve yazlık kategorilere karşı ayrı duyarlılıkları olduğu tespit edilmiştir. Yıl bazında analiz edildiğinde ilk olarak, Antalya ilinde, diğer illere göre sıcaklık ile satış verileri daha yüksek korelasyona yani ilişkiye sahip çıkmıştır. İkinci sırada Ankara ve üçüncü sırada ise İstanbul vardır. Ancak, her üç ili için de yıllık korelasyonlara bakıldığında sıcaklıkla orta seviye korelasyona, Antalyada ise yüksek korelasyona sahip olduğu görülmektedir. Sıcaklık ile ilgli korelasyonlara bakıldığında, ay bazında değişiklikler göstermektedir. Ancak il ve ay bazında bakıldığında, sıcaklığın en çok etki ettiği sezonun İstanbul ili için, ilkbahar sezonu olduğu, Ankara için, yaz ayları olduğu, Antalya için ise kış ayları olduğu görülmektedir. Ay bazında ise, İstanbul ve Ankara için nisan ayı iken, Antalya için Ocak ayı olmuştur. Bu üç ilin yağış ile korelasyonuna bakıldığında, yıllık bazda en yüksek ilişkiye sahip il Antalya olmuştur. İkinci sırada İstanbul, üçüncü sırada ise Ankara çıkmıştır. Sezonsal olarak bakıldığında ise, İstanbul'un yağıştan en çok etkilenen mevsiminin, kış mevsimi, Ankara için yaz mevsimi ve Antalya için sonbahar olduğu ortaya çıkmıştır. Ay bazlı bakıldığında Antalya için, Ekim ayı en yüksek korelasyona sahip iken, Ankara'da ağustos, İstanbul'da ise şubat ayı olmuştur. Daha sonra, satışın en çok etki aldığı mevsimler incelenerek, kategori bazlı incelemelere geçilmiştir. Giyim perakendesindeki kategorisel ayrımlara göre, kışlık ve yazlık olarak tekrar kategorize edilmişlerdir. Kışlık kategoriler içerisinde da kalın klasmanlar, yazlık kategorisinde ise daha ince ve sezonsal klasmanlar bulunmaktadır. Kategori bazlı satış verileri, sıcaklık ve yağış parametreleri ile tekrar korelasyona sokulduğunda, İstanbul ili için, kışlık ürünlerin satış verilerinin yağış parametresi ile korelasyonu daha yüksek çıkmıştır. Ankara ili için ise, yazlık kategorilerin hissedilebilir sıcaklık ile korelasyonu daha yüksek çıkmıştır. Antalya ili için değerlendirildiğinde ise, en yüksek korelasyona kışlık kategoriler ile hissedilen sıcaklık arasında olduğu görülmüştür. Aylar bazında bakıldığında ise, İstanbul ili için yazlık kategoriler ile sıcaklık parametresi arasındaki korelasyona bakıldığında en yüksek gerçekleşen ayın, şubat ayı olduğu, Ankara ili için ise nisan ve Antalya ili için ise ocak ayı olduğu görülmektedir.

Özet (Çeviri)

This study was written to understand the connection between the retail sector, which is one of the sectors where the importance of meteorology is undeniable. There are many areas where meteorology is important, but one of the areas that is less noticed but has a high and important effect is clothing retail. It has been noticed that these effects have had important results in the sector over the years. There are many internal and external factors in retail clothing. In this study, the effects of meteorological parameters, which are one of the most important external factors, were discussed. To be more specific, the effect of weather conditions on sales in the retail sector was examined. In this study, sales data was selected as the affected parameter, and meteorological parameters were selected as the affecting factors. The relationship between precipitation feels like temperature, temperature, humidity and wind speed parameters and sales data was examined. The feels like temperature data were calculated using the Wind Chill Index. The main purpose in retail clothing is to ensure that the right product meets the right customer at the right time and in the right place. There is a lot of information gained through experience in the sector. The purpose of this study is to prove whether these experiences are correct or not. In other words, it is to prove whether the information obtained because of years of observation between meteorological events and sales data is correct or not. The study was conducted by considering the selected precipitation amount, feels like temperature, temperature, humidity and wind speed parameters and sales data as independent variables. This study is a correlation study conducted to show whether there is a relationship between them. It is aimed to establish correlation and examine the results and to show whether the known ones are true or not. For this, an attempt was made to analyze using Pearson and Spearman's rank correlation methods and graphing methods. In the study, three provinces with different sales habits and climate conditions were selected and the differences were aimed at being understood. Another point to note here is the selection of provinces where seasonal transitions and seasonality are experienced differently. In this study conducted for the provinces of Istanbul, Ankara and Antalya, the relationship between temperature, feels like temperature, precipitation, wind speed and sales data were examined, and its effects were compared. The positive or negative results of these effects were understood. For the results of the comparison to be more consistent and comparable, the data of two years was studied. The changes between 2021 and 2022 were examined by considering the regional climatic conditions of the three provinces. Another important point is that there are regions where the same products of a single brand are exhibited and sold in stores. The sales data of the clothing retail brand stores in the provinces examined were analyzed. For this, firstly the meteorological parameters were determined, and the data were obtained from MGM. Three station data belonging to the provinces determined were used. The stores near these stations, that is, in the nearby districts, in the districts that did not have meteorological changes at time t were determined. Daily category-based sales and stock data of these stores were obtained. These data were analyzed. Firstly, two-year graphs of meteorological data were obtained and the changes between the two years and the internal and external factors of the changes were tried to be understood in general. Then, Spearman's Rank and Pearson correlations were used to examine the relationship on a closer scale. This correlation was examined separately in order to understand the relationship between each meteorological parameter and sales. The relationship between the sales amount and the parameters of precipitation, temperature, feels like temperature, average temperature, maximum temperature, wind and humidity were examined separately. It was aimed to reduce the analysis to a monthly, daily and category basis by proceeding from general to specific on an annual basis. These correlations were studied separately for each province. As a result of the analysis conducted on an annual basis, the months, days and categories that caused sales acceleration were examined by reducing to a monthly basis. As a result of the study, the results obtained for each province, namely the effect rates, were examined and categorized. Separate category-based examinations were conducted for each province. As a result of these examinations, it was understood that some parameters were much more effective, and some had the opposite effect. The relationship between the accelerations in sales data and weather conditions was analyzed and negative and positive effects were revealed. When the results are examined, it can be said that the meteorological parameter with the strongest correlation with sales data is the feels like temperature, followed by maximum temperature, followed by temperature and precipitation, and finally wind speed and humidity. However, because of the analyses conducted on a provincial basis, it has been determined that the provinces have different sensitivities to winter and summer categories. When analyzed on a yearly basis, firstly, in Antalya province, temperature and sales data have a higher correlation, i.e. relationship, compared to other provinces. Ankara is in second place and Istanbul is in third place. However, when annual correlations are examined for all three provinces, it is seen that there is a medium level correlation with temperature, while Antalya has a high correlation. When correlations related to temperature are examined, they show changes monthly. However, when examined on a provincial and monthly basis, it is seen that the season that temperature affects the most is spring season for Istanbul province, summer months for Ankara, and winter months for Antalya. On a monthly basis, while it is April for Istanbul and Ankara, it is January for Antalya. When the correlations of these three provinces with precipitation are examined, Antalya has the highest relationship on an annual basis. Istanbul ranked second, and Ankara ranked third. When examined seasonally, it was revealed that the season most affected by precipitation in Istanbul was winter, summer in Ankara, and autumn in Antalya. When examined monthly, October had the highest correlation for Antalya, while August in Ankara and February in Istanbul. Then, the seasons that sales were most affected were examined and category-based examinations were made. According to the categorical distinctions in clothing retail, they were re-categorized as winter and summer. There are thick classifications in the winter categories, while there are thinner and more seasonal classifications in the summer category. When category-based sales data were re-correlated with temperature and precipitation parameters, the correlation of winter product sales data with precipitation parameters was found to be higher for Istanbul. For Ankara, the correlation of summer categories with feels like temperature was found to be higher. When evaluated for Antalya, it was seen that the highest correlation was between winter categories and feels like temperature. When we look at the correlation between summer categories and temperature parameters on a monthly basis, we see that the month with the highest temperature is February for Istanbul, April for Ankara, and January for Antalya.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    780949

    Meteorolojik şartların (baz, sulak ve kurak senaryolar) 2022-2031 yılları arasında Türkiye'deki kurulu güç kaynak bazlı enerji üretimine olan etkisi ve üretim projeksiyonu

    The effect of meteorological conditions (base, wet and dry scenarios) on installed power source-based energy generation in Turkey between 2022-2031 and the production projection

    BAHADIR KARABEKİROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  2. Tez No

    511694

    Assessment of outdoor thermal comfort in a suburban university campus with the use of ENVI_met program

    Kent dışı bir üniversite kampüsünde ENVI_met programı ile dış mekan ısıl konfor değerlendirmesi

    MUJESIRA BAKOVIC

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASİN ÇAĞATAY SEÇKİN

    DOÇ. DR. ÖZGÜR GÖÇER

  3. Tez No

    792397

    Osmaniye ili dış iklim koşullarına göre hissedilen sıcaklık değerinin saatlik değişiminin incelenmesi

    Investigation of the hourly variaton in the real feel temperature values in Osmaniye province in relation to the external climatic conditions

    LÜTFULLAH ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞABAN ÜNAL

  4. Tez No

    864852

    Kamusal açık alanlarda değişen mikro iklim koşulları ve dış mekân termal konfor: Taksim Meydanı ve Gezi Parkı örnekleri

    Changing microclimatic conditions and outdoor thermal comfort in public open spaces: Examples of Taksim Square and gezi park

    EDA HAFIZOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLDEN DEMET ORUÇ ERTEKİN

  5. Tez No

    343823

    Meteorolojik parametrelerin atmosferik uçucu organik bileşikleri üzerine etkisinin yapay sinir ağları ile modellenmesi

    Modeling of effects of meteorological parameters on atmospheric concentrations of volatile organic compounds using artificial neural networks

    NEVRİN ALTINKUM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Çevre MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. SELAMİ DEMİR

Geri Dön