Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak market satış tahmin modellerinin oluşturulması
Creating demand forecasting models using machine learning methods
Yazar: SİNEM SEÇGİN OLGUN
Danışman: DOÇ. DR. HİKMET HAKAN GÜREL
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Büyük veri = Big data ; Veri analitiği = Data analytics ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İstatistiksel analiz = Statistical analysis ; İzlenebilirlik = Traceability

Özet:
Çalışmanın amacı makine öğrenmesi algoritmalarının etkili şekilde kullanılarak senaryoların çıkarılması ve yapay zekaya evirilen dünyada tüketim artışının önceden tahmin edilerek dengelenmesidir. Tüketim ve talep artışına bağlı üretimin dengede tutulması ve doğru senaryolarla çalışılması için, büyük ve açık veri seti kullanılacaktır. Bu bağlamda, şu anda ulaşılabilir ve açık veri niteliğinde elimizde bulunan büyük bir market zincir veri setinin kullanılması planlanmaktadır. Geliştirilecek olan satış tahmin modeli ve eldeki veri seti senaryosunun doğru kurgulanması takdirde farklı sektörler için kullanılabilir olacağı ve satışların planlanmasında etkili olacağı öngörülmektedir. Tedarik zincirinin en önemli halkası olan verinin analizi, verinin temizlenmesi ve algoritmaya dayalı bilimsel yöntemlerle birleştirilmesinin sağlanması hedeflenmektedir. Böylece eski verilerden yola çıkılarak yeni verilerin haftalık, aylık ya da yıllık olarak çıkarılacağı raporlar oluşturulabilecektir. Bu çalışmada genel olarak zaman serileri, uzun periyotlu talep tahmini ve kısa periyotlu talep tahmini gibi istatistiksel veri analizi yöntemleri araştırılacaktır. Çıktıların ortaya çıkması ve tüm yöntemlerin içinde bulunacağı eğitime dayalı bir tez çalışması hedeflenmiştir.

Abstract:
The aim of the study is to create scenarios by using machine learning algorithms effectively and to predict and balance the increase in consumption in the world that has evolved into artificial intelligence. A large and open data set will be used to keep the production in balance due to the increase in consumption and demand and to work with the right scenarios. In this context, it is planned to use a large market chain data set that we currently have as accessible and open data. It is predicted that as a result of the correct design of the sales forecasting model and the data set scenario to be developed, it will be usable for different sectors and will be effective in the planning of sales. It is aimed to analyze the data, which is the most important link of the supply chain, to clean the data and to combine it with scientific methods based on algorithms. Thus, it will be possible to create reports based on old data, in which new data will be extracted on a weekly, monthly or annual basis. In this study, statistical data analysis methods such as time series, long-term demand forecasting and short-term demand forecasting will be investigated in general. It is aimed to reveal the outputs and a thesis study based on education in which all methods will be found.