Veri Madenciliği Yöntemleriyle Paslanmaz Çelik Sektöründe Satış Tahmini — Orhan ECEMİŞ amp Sezgin IRMAK

Bilişim teknolojilerinin gelişmesi sadece veri olarak adlandırdığımız nesnelerin çeşitliliğini artırmamış aynı zamanda büyük verilerin depolanmasını imkân sağlamıştır Büyük veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleriyle tahmin sınıflandırma kümeleme örüntü tanıma gibi problemlerin çözümü kolaylaştığını söyleyebiliriz Bilimsel tahmin yöntemleri arasında istatistik ve ekonometrik analizlerin yoğun kullanıldığını görmekteyiz Alan yazında anılan yöntemlere göre yeni sayılan veri madenciliği yöntemleri tahmin probleminin çözümüne farklı bir bakış açısı getirmiştir Bu çalışmada paslanmaz çelik ara mamulleri satan ithalatçı bir firmanın satış tahmini gerçekleştirilmiştir Firma satış verileri sektörlere göre düzenlenmiştir Model Ağaç yöntemiyle sektörlere göre satışların etkilendiği makro ekonomik değişkenler belirlenmiş ve geçmiş günümüz ve geleceğe dair bilgiler veren tahmin edici modeller oluşturulmuştur Hiyerarşik kümeleme analiziyle sektör hareketleri incelenerek ve benzer sektörlerin gruplandırılmasıyla satış hareketlerini içeren hiyerarşik zaman serisi elde edilmiştir Hiyerarşik zaman serisi satış tahmini ARIMA ve Üstel Düzgünleştirme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir Toplam ve sektörlere göre satış tahminleri ise Destek Vektör Regresyon DVR Gauss Süreç Regresyon GSR ve Çok Katmanlı Algılayıcı ÇKA yöntemleri ile modellenmiştir Tanıtım Bülteninden

Bilişim teknolojilerinin gelişmesi sadece veri olarak adlandırdığımız nesnelerin çeşitliliğini artırmamış aynı zamanda büyük verilerin depolanmasını imkân sağlamıştır Büyük veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleriyle tahmin sınıflandırma kümeleme örüntü tanıma gibi problemlerin çözümü kolaylaştığını söyleyebiliriz Bilimsel tahmin yöntemleri arasında istatistik ve ekonometrik analizlerin yoğun kullanıldığını görmekteyiz Alan yazında anılan yöntemlere göre yeni sayılan veri madenciliği yöntemleri tahmin probleminin çözümüne farklı bir bakış açısı getirmiştir Bu çalışmada paslanmaz çelik ara mamulleri satan ithalatçı bir firmanın satış tahmini gerçekleştirilmiştir Firma satış verileri sektörlere göre düzenlenmiştir Model Ağaç yöntemiyle sektörlere göre satışların etkilendiği makro ekonomik değişkenler belirlenmiş ve geçmiş günümüz ve geleceğe dair bilgiler veren tahmin edici modeller oluşturulmuştur Hiyerarşik kümeleme analiziyle sektör hareketleri incelenerek ve benzer sektörlerin gruplandırılmasıyla satış hareketlerini içeren hiyerarşik zaman serisi elde edilmiştir Hiyerarşik zaman serisi satış tahmini ARIMA ve Üstel Düzgünleştirme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir Toplam ve sektörlere göre satış tahminleri ise Destek Vektör Regresyon DVR Gauss Süreç Regresyon GSR ve Çok Katmanlı Algılayıcı ÇKA yöntemleri ile modellenmiştir Tanıtım Bülteninden

Sezgin Irmak tarafından kaleme alınan Veri Madenciliği Yöntemleriyle Paslanmaz Çelik Sektöründe Satış Tahmini Astana Yayınları eseri olarak okurlarla buluşuyor Veri Madenciliği Yöntemleriyle Paslanmaz Çelik Sektöründe Satış Tahmini Sezgin Irmak Kitap Özeti Bilişim teknolojilerinin gelişmesi sadece veri olarak adlandırdığımız nesnelerin çeşitliliğini artırmamış aynı zamanda büyük verilerin depolanmasını imkân sağlamıştır Büyük veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleriyle tahmin sınıflandırma kümeleme örüntü tanıma gibi problemlerin çözümü kolaylaştığını söyleyebiliriz Bilimsel tahmin yöntemleri arasında istatistik ve ekonometrik analizlerin yoğun kullanıldığını görmekteyiz Alan yazında anılan yöntemlere göre yeni sayılan veri madenciliği yöntemleri tahmin probleminin çözümüne farklı bir bakış açısı getirmiştir Bu çalışmada paslanmaz çelik ara mamulleri satan ithalatçı bir firmanın satış tahmini gerçekleştirilmiştir Firma satış verileri sektörlere göre düzenlenmiştir Model Ağaç yöntemiyle sektörlere göre satışların etkilendiği makro ekonomik değişkenler belirlenmiş ve geçmiş günümüz ve geleceğe dair bilgiler veren tahmin edici modeller oluşturulmuştur Hiyerarşik kümeleme analiziyle sektör hareketleri incelenerek ve benzer sektörlerin gruplandırılmasıyla satış hareketlerini içeren hiyerarşik zaman serisi elde edilmiştir Hiyerarşik zaman serisi satış tahmini ARIMA ve Üstel Düzgünleştirme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir Toplam ve sektörlere göre satış tahminleri ise Destek Vektör Regresyon DVR Gauss Süreç Regresyon GSR ve Çok Katmanlı Algılayıcı ÇKA yöntemleri ile modellenmiştir Yayınevi Astana Yayınları Yazar Sezgin Irmak Sayfa 176 Sayfa Kağıt 2 Hamur Boyut 16 00x24 00 cm Basım Yılı Mayıs 2022 Barkod 9786258045413 Kategori Akademik Kitaplar Pazarlama Satış Reklam

Bilişim teknolojilerinin gelişmesi sadece veri olarak adlandırdığımız nesnelerin çeşitliliğini artırmamış aynı zamanda büyük verilerin depolanmasını imkân sağlamıştır Büyük veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleriyle tahmin sınıflandırma kümeleme örüntü tanıma gibi problemlerin çözümü kolaylaştığını söyleyebiliriz Bilimsel tahmin yöntemleri arasında istatistik ve ekonometrik analizlerin yoğun kullanıldığını görmekteyiz Alan yazında anılan yöntemlere göre yeni sayılan veri madenciliği yöntemleri tahmin probleminin çözümüne farklı bir bakış açısı getirmiştir Bu çalışmada paslanmaz çelik ara mamulleri satan ithalatçı bir firmanın satış tahmini gerçekleştirilmiştir Firma satış verileri sektörlere göre düzenlenmiştir Model Ağaç yöntemiyle sektörlere göre satışların etkilendiği makro ekonomik değişkenler belirlenmiş ve geçmiş günümüz ve geleceğe dair bilgiler veren tahmin edici modeller oluşturulmuştur Hiyerarşik kümeleme analiziyle sektör hareketleri incelenerek ve benzer sektörlerin gruplandırılmasıyla satış hareketlerini içeren hiyerarşik zaman serisi elde edilmiştir Hiyerarşik zaman serisi satış tahmini ARIMA ve Üstel Düzgünleştirme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir Toplam ve sektörlere göre satış tahminleri ise Destek Vektör Regresyon DVR Gauss Süreç Regresyon GSR ve Çok Katmanlı Algılayıcı ÇKA yöntemleri ile modellenmiştir img src https s3 eu west 1 amazonaws com dia kitadagitim ckeditor_assets pictures 53 content_1_original_original jpg alt height 15 width 15 font size 1 color white font img