Lıghtgbm algoritması ile yeni bir satış tahmin modelinin oluşturulması ve perakende sektörüne uygulanması
Demand and the forecasting base a spiting was machine working for casting by appilaing lightgbm algorithm on retail demands
Yazar: YELDA ARSLAN
Danışman: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektronik ticaret = Electronic commerce ; Karar ağacı = Decision tree ; Satış tahmini = Sales forecast

Özet:
ÖZET
Günümüz dünyasında gittikçe artan rekabet ortamında işletmeler varlıklarını sürdürebilmek için çeşitli stratejiler gerçekleştirmektedirler. Gün geçtikçe bu stratejilerden en çok tercih edileni müşterilerin taleplerine göre hareket etmek olmuştur. Böylece müşteri odaklı çalışma kavramı hayatımıza girmiştir. Şirketler için en önemli unsur olan müşteri memnuniyetini en üst seviyede tutmanın ancak müşteri odaklı çalışma anlayışı ile mümkün olacağı anlaşılmaktadır. Müşterilerin gelecek dönemlerde oluşacak isteklerini bilmek, işletmeler için büyük önem taşımaktadır. Böylece işletmeler öz kaynaklarının planlamalarını daha iyi yapabilmektedirler ve rakiplerine göre daha avantajlı duruma geçmektedir. İşletmeler, müşterilerin gelecekte oluşacak isteklerini ancak tahmin yöntemleri ile bilmektedirler. 
Teknolojinin gelişmesi ve internetin yaygınlaşması ile birlikte işletmeler bu gelişmelerden daha çok faydalanmaya başlamışlardır. Günümüzde birçok işletme tahmin modellerinden yararlanmaktadır. Her işletmenin ihtiyacı ve sektördeki konumu farklılık gösterdiği için oluşturulacak tahmin modelleri işletmelerin yapısına uygun olmalıdır. Tahmin modelleri oluşturulurken işletmenin geçmişteki verileri referans alınmakta ve gelecekte oluşabilecek koşullar göz önünde bulundurulmaktadır. Böylece tahmin modellerinden daha iyi sonuçlar alınabileceği görülmektedir. İşletmeler yol haritalarını çizerken, uzun veya kısa dönemli planlamalarında firmalarının yapısına uygun olarak oluşturulan bu tahmin modellerinden yararlanmaktadırlar. Başarılı çalışan tahmin modelleri, işletmeleri fazla stok ve fazla mesai gibi maddi manevi birçok kayıptan kurtarmaktadır. 
Bu çalışmada, perakende sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin E-Ticaret müşterilerine ait verileri kullanılmaktadır. Müşterilerin geçmişe ait verileri kullanılarak gelecek bir dönemdeki satış planlamalarına ışık tutacak, satış tahmin modeli oluşturulmaktadır. Çalışmanın uygulama kısmında, karar ağacı algoritmalarından biri olan LightGBM algoritması kullanılmaktadır. Daha verimli sonuçlar alabilmek için algoritma üzerinde geliştirmeler yapılmaktadır. Oluşturulan satış tahmin modelinin uygulanması sonucunda elde edilen sonuçlar ve gerçek hayatta oluşan sonuçlar karşılaştırıldığında başarılı bir model olduğunun söylenmesi mümkündür. Bu kanıya, iki sonuç kümesi arasındaki standart sapmanın az olması ile varılmıştır. Çalışma sonucunda işletmenin stok yönetimi ve satış planlaması gibi önemli kararlarına ışık tutacak ve işletme kaynaklarının verimli kullanılmasına olanak tanıyacak bir çalışma olması hedeflenmektedir.

Abstract:
ABSTRACT
Today, companies are implementing various strategies to sustain their existence in a strong competition environment. The most preferred of these strategies is 'to act according to the demands of the customers'. Thus, the concept of customer-oriented marketing has occurred. It is understood that keeping customer satisfaction at the highest level, which is the most important unique for companies, can only be possible with a customer-oriented approach. It is very important to know your customers future demands. Thus, companies can plan their own resources better and become more advantageous than their competitors. These businesses can only know the future demands of their customers by using forecasting methods.
Thanks to the development of technology and the widespread use of the internet, many businesses are now making use of forecast models. The needs of each business and its position in the industry are different, so the forecast models to be used must be designed specifically for them. While designing the forecast models, the historical data of the business and the conditions that may occur in the future should be taken into consideration. While making their long or short-term planning, companies benefit from these forecast models specially designed for them. Successful forecasting models prevent negative situations such as over-stock and overtime in businesses.
In this study, e-commerce customers data of a company that exists in the retail sector is used. Using the customers historical data, a sales forecasting model will be created to shed light on future sales planning. In the application part of the study, LightGBM algorithm, one of the decision tree algorithms, is used. In order to get more efficient results, improvements are made on the algorithm. It is possible to say that it is a successful model when the results obtained from the application of the sales forecast model created and the real life results are compared. The standard deviation between the two sets of results is quite small. The outcome to be achieved through the study is intended to shed light on important decisions of the business, such as inventory management and sales planning, and also to enable efficient use of business resources.