Veri Madenciliği Yöntemleriyle Paslanmaz Çelik Sektöründe Satış Tahmini

Bilişim teknolojilerindeki gelişmeler sadece “veri” olarak adlandırdığımız performansların çeşitliliğini artırmış, aynı zamanda büyük veri erişimini olanak sağlamıştır. Büyük veriler üzerinde, veri madenciliği yöntemleriyle tahmin, gösteren, kümeleme, örüntü tanıma gibi problemlerin çözümünün kolaylaştığını ayrıntılı olarak içerir. Alan yazında anılan hesaplamalara göre yeni sayılan veri madenciliği yöntemleri tahmin probleminin çözümüne, farklı bir bakış açısına göre. Bu kalite paslanmaz çelik ara ürünleri 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, geleceğe yönelik ve geleceğe yönelik bilgiler sağlayan tahmin edici modeller içerir. Hiyerarşik kümeleme analiziyle sektör hareketleri incelenerek ve benzer sektörlerin gruplandırılmasıyla satış hareketlerini içeren sürekli bir 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 Metni