Perakende sektöründe ikinci el araç fiyat tahminlemesinde makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of machine learning methods for used car price forecast in the retail industry
Yazar: SELEN ÇOLPAN
Danışman: PROF. DR. NİHAL ERGİNEL
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Robotik süreç otomasyonu = Robotic process automation

Özet:
Perakende sektöründe, araç fiyat tahminleme konusu, doğru fiyatlandırma stratejileri geliştirmek için önemli bir araçtır. Günümüzde, veri bilimi ve makine öğrenmesi teknikleri sayesinde, eldeki veriler kullanılarak yüksek doğrulukta fiyat tahminleri yapmak mümkündür. Bu bağlamda, çalışma, perakende sektöründeki araç satıcılarının, müşterilerin ve diğer paydaşların karar verme süreçlerinde doğru ve etkili bir yöntem sağlamak için farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak araç fiyat tahminlemesi yapmayı amaçlamaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti Robotik Süreç Otomasyonu (Robotic Process Automation-RPA) teknolojisinde bilinen Uipath aracı ile www.arabam.com web sitesinden elde edilmiştir. Araçların fiyatını tahmin etmeye yönelik farklı makine öğrenme tekniklerinden Yapay Sinir Ağı, XGBoost, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makineleri kullanarak modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan modeller analiz edilmiş ve görselleştirilmiştir. Modeller karşılaştırılmış ve ele alınan örnekler için en uygun modeller belirlenmiştir. Modellerin karşılaştırılmasında literatürde yaygın olarak kullanılan performans kriterleri tercih edilmiştir. K-katlamalı çapraz doğrulama ile eğitim ve test veri setleri oluşturulmuş ve sonuçlar, ortalama mutlak hata (Mean Absolute Error -MAE), hata kareleri ortalaması (Mean Squared Error-MSE), hata kareleri ortalamasının karekökü (Root Mean Square Error-RMSE) ve R-kare ile değerlendirilmiştir. Kullanıcıların, en uygun tahmin modelini doğru ve etkin bir şekilde kullanabilmeleri için, Python programlama dilinde kullanılan grafiksel kullanıcı arayüzü kitaplığı olan Tkinter programı ile bir karar destek sistemi oluşturulmuştur. Böylece ikinci el araç satın almak isteyen kişiler, araç özelliklerini karar destek sistemine girerek, aracın fiyat tahminlemesini yapabileceklerdir.

Abstract:
In the retail industry, vehicle price estimation is an important tool for developing accurate pricing strategies. Nowadays, thanks to machine learning techniques, it is possible to make price predictions with high accuracy using available data. The study aims to predict vehicle prices using different machine learning algorithms to provide an accurate and effective method in the decision-making processes of vehicle dealers, customers and other stakeholders in the retail sector. The data set used in the study was obtained from the www.arabam.com website with the Uipath tool, known in Robotic Process Automation technology. Models were created using different machine learning techniques such as Artificial Neural Network, XGBoost, Random Forest and Support Vector Machines to predict the price of vehicles. The created models are visualized. Models were compared and the most appropriate models were determined for the examples considered. In comparing the models, performance criteria commonly used in the literature were preferred. Training and test data sets were created with K-fold cross validation and the results were calculated as mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), root mean square error (RMSE) and root mean square error (RMSE). Evaluated by R-squared. In order for users to use the prediction model correctly, a decision support system was created with the Tkinter program, a graphical user interface library used in the Python programming language. Thus, people who want to buy a second-hand vehicle will be able to estimate the price of the vehicle by entering the vehicle features into the decision support system.