Yapay zekâ yöntemleri kullanılarak perakende satış sektöründe ürün talep tahmini
Artificial intelligence methods of using the sale of retail industry product demand forecast
Yazar: GAMZE AYYILDIZ DOĞANSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ACI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Perakende sektöründeki işletmelerin temel amacı müşteri talebinin zamanında ve minimum maliyetle karşılanabilmesidir. Bu nedenle perakende sektöründe etkin bir ürün talep tahminine ihtiyaç duyulur. Talep tahmini karar vericilerin başarılı olmalarında önemli bir rol oynamaktadır. Müşterilerin talep edeceği ürün adedinin doğru bilinememesi işletmenin olumsuz etkileneceği durumlar ile karşılaşmasına sebep olacaktır. Bu tez çalışmasında müşteri alışveriş hareketleri ve ürün satışını etkileyen faktörler analiz edilerek belirli kategorideki ürünlere talep âdeti tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ürün siparişinin doğru sayıda verilmesinde, satış kampanyaları ve pazarlama stratejilerinde kullanılarak perakende satışın başarısını arttırabilecektir. Çalışmada Groseri Gıda ve İhtiyaç Maddeleri Tic. Ltd. Şti firmasından temin edilen 2017 – 2019 yılları arası internet alışverişi satış verilerinin yanı sıra Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)'nun istatistik otomasyonundan temin edilen tüketici fiyatları endeksi (TÜFE) ve işsizlik oranı verileri de kullanılmıştır. Veri kümesi, ön işleme ve normalizasyon işlemleri sonrası rastgele seçim yapılarak eğitim ve test verisi olarak ayrılmıştır. Ürün talep tahmini için yapay zekâ yöntemlerinden Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları (YSA), Gauss Süreç Regresyon (GSR), Regresyon Ağacı, Destek Vektör Regresyonu (SVM) ve Ağaç Toplulukları yöntemleri kullanılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Kullanılan veri kümesi ve yöntemler ile başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Sonuçlar, korelasyon katsayısı (R),  ortalama kare hata kökü (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) değerleri açısından karşılaştırılarak değerlendirilmiştir. Çalışmada kullanılan tüm yöntemler ürün talep tahmini için uygun olup yöntemler arasında en başarılı sonucun derin öğrenme metotlarından Uzun Kısa Vadeli Bellek (Long Short Term Memory) LSTM ağı ile elde edildiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
The main purpose of the companies in the retail sector is to meet customer demand on time and at minimum cost. Therefore, an effective product demand forecast is needed in the retail sector. Demand forecasting plays an important role in decision makers' success. If the number of products requested by the customers is not known correctly, it will cause the business to encounter situations that will be negatively affected. In this thesis, customer shopping movements and factors affecting product sales are analyzed, and the demand for certain categories of products is estimated. The results obtained will be able to increase the success of retail sales by using the correct number of product orders, sales campaigns and marketing strategies. In the study, Groseri Gıda ve İhtiyaç Maddeler Tic. Ltd. Şti. obtained from company in 2017 - 2019 sales data, Turkey Statistical Institute (TSI) 's statistics, consumer prices (CPI) obtained from automation index and unemployment rate data is also used. The data set is divided into training and test data by random selection after preprocessing and normalization. Deep Learning, Artificial Neural Networks (ANN), Gauss Process Regression (GSR), Regression Tree, Support Vector Machine (SVM) and Tree Communities methods were used for product demand estimation and the results were compared. Successful results were obtained with the data set and methods used. The results were evaluated by comparing the correlation coefficient (R) in terms of root mean square error (RMSE) and average absolute error (MAE) values. All methods used in the study are suitable for product demand estimation, and it has been observed that the most successful result among the methods is obtained through Deep Learning methods Long Short Term Memory (LSTM).