Kargo endüstrisinde çoklu regresyon analizi ve holt winter's yöntemleri ile taleptahmini
Demand forecasting in the cargo industry using multiple regression analysis and holt-winters methods
- Tez No: 976356
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPASLAN FIĞLALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Holt-Winters, Kargo Lojistiği, Talep Tahmini, Regresyon Analizi, Çoklu regresyon analizi, Holt-Winters, Cargo Logistics, Demand Forecasting, Regression Analysis, Demand estimation, Multiple regression analysis
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması, kargo taşımacılığı sektöründe talep tahmini uygulamalarının etkinliğini ortaya koymak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Günümüzde hızla artan e-ticaret hacmi, tüketici davranışlarının değişimi ve lojistik operasyonlardaki çeşitlilik, kargo firmalarının gelecekteki talebi doğru tahmin etmesini stratejik bir gereklilik haline getirmiştir. Bu doğrultuda talep tahmini, sadece operasyonel verimliliğin artırılmasına değil; aynı zamanda maliyet kontrolü, kaynak planlaması ve müşteri memnuniyetinin sağlanmasına da doğrudan katkı sunmaktadır. Lojistik sektörünün dinamik yapısı göz önüne alındığında, istatistiksel modelleme tekniklerinin kullanımı gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Çalışmada, Türkiye'de faaliyet gösteren bir kargo şirketine ait günlük ve aylık gönderi verileri kullanılarak iki farklı tahmin yöntemi uygulanmıştır: Holt-Winters yöntemi ve çoklu regresyon analizi. Holt-Winters yöntemi, zaman serisi içerisindeki trend ve mevsimsel değişimleri dikkate alarak öngörü sağlamaktadır. Regresyon analizi ise; kredi kartı kullanım oranı, kampanya dönemleri, resmi tatiller, enflasyon, döviz kuru gibi makro ve mikro düzeydeki bağımsız değişkenlerin, talep üzerindeki etkilerini analiz etmeye olanak tanımaktadır. Her iki yöntemle elde edilen sonuçlar, model doğruluk oranları ve hata payları gibi ölçütlerle karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, mevsimsellik içeren dönemlerde Holt-Winters yönteminin daha tutarlı tahminler sunduğu; çoklu regresyon modelinin ise özellikle ekonomik değişkenlerin baskın olduğu dönemlerde güçlü açıklayıcılığa sahip olduğu gözlemlenmiştir. Çalışmanın sonuçları, operasyonel planlamada hibrit model kullanımı gibi yeni yaklaşımların da sektöre katkı sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca bu araştırma, veri kalitesi, doğru model seçimi ve sektörel içgörülerin birlikte kullanılmasının, lojistik sektöründe karar alma süreçlerini nasıl daha sağlıklı hale getirdiğini göstermektedir. Sonuç olarak, bu tez kargo lojistiğinde veri temelli karar destek sistemlerinin geliştirilmesine ışık tutmaktadır. Doğru tahmin yöntemlerinin seçimi, şirketlerin rekabet avantajını korumaları, kaynaklarını etkin kullanmaları ve müşteri memnuniyetini sürdürülebilir kılmaları açısından hayati önemdedir. Bu bağlamda tez çalışması, hem akademik araştırmalar için kapsamlı bir örnek teşkil etmekte, hem de sektörel uygulamalara yönelik somut katkılar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to investigate the effectiveness of demand forecasting practices within the cargo transportation industry. In today's logistics landscape, driven by the rapid growth of e-commerce, evolving consumer behaviors, and diversified delivery networks, accurately forecasting demand has become a strategic necessity. Demand forecasting contributes not only to operational efficiency, but also directly supports cost control, resource allocation, and improved customer satisfaction. Given the dynamic nature of the logistics sector, the utilization of statistical modeling techniques is gaining increased importance. In this study, two forecasting methods—Holt-Winters and multiple regression analysis—were applied to daily and monthly delivery data collected from a Turkish cargo company. The Holt-Winters method accounts for trends and seasonal variations in time series data, while the regression model analyzes the influence of both macro and micro variables such as credit card usage, campaign periods, official holidays, inflation, and exchange rates on cargo demand. The performance of both models was compared using accuracy metrics and error rates. Findings indicate that the Holt-Winters method delivers more consistent forecasts in seasonal periods, whereas the regression model provides stronger explanatory power during economically influenced intervals. The results suggest that hybrid modeling approaches could enhance operational planning strategies in the sector. Furthermore, the research highlights how the integration of data quality, appropriate model selection, and sectoral insights strengthens decision-making in the logistics domain. Ultimately, this thesis contributes to the development of data-driven decision support systems in cargo logistics. Choosing the right forecasting method is crucial for companies to maintain competitive advantage, optimize resource use, and ensure customer satisfaction. The study offers a comprehensive academic framework and practical implications for industry professionals alike.
Benzer Tezler
- İslam sanatındaki altıgen geometrik sistemlerin kare modül temelli seramik karo tasarımlarında yeniden yorumlanması
The reinterpretation of hexagonal geometric systems i̇n İslamic art i̇n square-module-based ceramic tile design
SEDEF ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Güzel SanatlarÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiSeramik ve Cam Ana Sanat Dalı
PROF. YEŞİM ZÜMRÜT
- Variability of takeoff distance and climate rate due to climate factors
İklim faktörlerine bağlı kalkış mesafesi ve tırmanma oranı değişikliği
ŞEYDA YALÇINKAYA ÇAĞLIYAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ DEMİRHAN
- Hava taşımacılığında liberalleşme kavramı ve hava kargo talebinin ekonometrik analizi: Türkiye örneği
The concept of liberalization in air transportation and econometric analysis of air cargo demand: The case of Türkiye
DOĞAN KILIÇ
Doktora
Türkçe
2024
Sivil HavacılıkEskişehir Teknik ÜniversitesiHavacılık Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ŞENGÜR
- Kargo taşımacılığında insansız hava araçlarının (drone) hedefe ulaşmasına yönelik yeni bir yaklaşım
A new approach for drones in reaching the destination in cargo transport
NAURYZKHAN DERBISHEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Ulaşımİstanbul ÜniversitesiAkıllı Ulaşım Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH OKUMUŞ
- Kimyasal tanker tahliye operasyonlarında kullanılan kargo ekipmanlarının kritiklik seviyesinin analizi
Criticality analysis of cargo equipment used in chemical tanker discharge operations
KENAN EVREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUBA KEÇECİ