Veri madenciliği ile talep tahmini ve bir işletmede uygulama
Demand estimation with data mining and implementation in an enterprise
Yazar: OKTAY MESUT ARSLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHAR ÖZYÖRÜK
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Talep tahmini = Demand estimation ; Veri madenciliği = Data mining ; Üretim sektörü = Production sector

Özet:
Günümüz dünyasında bilişim teknolojisinin hızla gelişmesi birçok yeniliği beraberinde getirmektedir. Bu yeniliklerin en önemlilerinden biri ise büyük veri kavramı, bu verinin yönetilmesi ve kullanılmasıdır. Bu sebep ile büyük verilerden anlamlı ve kullanışlı bilgi edinimi yöntemi olarak 'Veri Madenciliği' ortaya çıkmıştır. Uzun yıllardır birçok alanda geleneksel yöntemler ile çözülmeye çalışılan karmaşık problemlerde bir çözüm arayışı olarak veri madenciliği yöntemleri kullanılmaya başlanmıştır. Veri madenciliği birçok alanda olduğu gibi talep tahmininde de başarılı bir şekilde kullanıldığı ve etkin sonuçlara ulaştığı gözlenmiştir. Bu tez çalışmasında da literatürde yer alan talep tahmini konusunda veri madenciliğini kullanan akademik çalışmalar detaylı bir şekilde incelenmiştir. Tez çalışması kapsamında Ankara da faaliyetlerine devam eden ve orta gerilim ekipmanları üreten bir firmanın ürettiği gaz yalıtımlı orta gerilim hücresi ürünü için talep tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Firmanın ürününe olan talep birçok faktörden etkilendiği için istatistiksel olarak geliştirilen talep tahmini yöntemleri yerine veri madenciliği yöntemlerinden yararlanılmıştır. Bu amaçla firmanın 2016 – 2018 yılı satış verileri kullanılarak 2019 yılı için aylık talep tahminleri veri madenciliği yöntemleri kullanılarak yapılmıştır. Bu tahmin çalışması kapsamında merkez bankasının resmî sitesinden alınan aylık 'Dolar Kurları', 'Enflasyon Oranları' ve 'Faiz Oranları' nitelik olarak modele eklenmiştir. Çözüm WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) paket programının 3.9.4 sürümü (son sürüm) ile gerçekleştirilmiştir. Destek vektör makinaları (DVM) ve yapay sinir ağları (YSA) metotlarının kullanıldığı çalışmada elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.

Abstract:
The rapid development of information technology in today's world brings with it many innovations. One of the most important of these innovations is the concept of big data and its management. For this reason, data mining has emerged as a method of obtaining meaningful and useful information from big data. Data mining methods have started to be used as a solution for complex problems which have been tried to be solved with traditional methods since past. It is observed that data mining is used successfully in demand forecasting as in many fields and reaches effective results. In this thesis study, academic studies using data mining on demand forecasting in the literature are examined in detail. Within the scope of the thesis, demand estimation has been made for the gas insulated medium voltage cell product produced by a company that continues its activities in Ankara and produces medium voltage equipment.  For this purpose, monthly demand forecasts for 2019 were made using data mining methods, using the sales data of the company for 2016-2018. Within the scope of this estimation study, monthly 'Dollar Rates', 'Inflation Rates' and 'Interest Rates' taken from the official website of the central bank have been added to the model as qualifications. The solution was carried out in version 3.9.4 (latest version) of the WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) package program. The results obtained in the study using support vector machines (DVM) and artificial neural networks (ANN) methods are discussed.