Teknolojik gelişmeler ve rekabetçi koşullar nedeni ile müşteri kazanmak ve eldeki müşteriyi tutabilmek gittikçe daha önemli hale gelmektedir. Bu nedenle müşterilerin satın alma eğilimlerini ve karar verme davranışlarını analiz etmek ve bu analizler sonucunda müşterilere belirli değerler sunarak sadık müşteriler kazanmak önemlidir. Bu çalışmada, güncel trende göre değişim gösteren ürünlerin gelecek dönem talep tahminleri ve birliktelik kurallarının ortaya konulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, orman ürünleri sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin satın aldığı hammaddeler arasından maliyeti en fazla etkileyen ve çeşitliliği nedeni ile planlaması oldukça güç olan dekor kâğıtları dikkate alınmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada işletmenin 2009-2021 yılları arasındaki gerçek satış verileri analiz edilmiş ve üretimde kullanılan dekor kâğıtlarından 5'i seçilerek yıllık, aylık ve dönemsel olacak şekilde veri setleri oluşturulmuştur. WEKA programının zaman serileri analizi modülü kullanılarak seçilen dekor kâğıtlarının her biri için en doğru tahmini veren algoritma ve veri seti belirlenmiştir. İkinci aşamada ise Apriori algoritması ile dekor kâğıdı verilerini kullanarak, birlikte satın alma eğiliminde olan desen çeşitleri belirlenmiştir. Market sepet analizi sonucunda elde edilen kuralların desen trendlerini ve birliktelikleri gözler önüne sererek firma müşterilerinin satın alma davranışlarını tespit etmesine ve pazarlama stratejisini buna göre şekillendirmesine olanak tanımaktadır. Zaman serileri analizi ile yapılan talep tahminlerinin ise firmanın satın alma stratejisini oluştururken firmaya ışık tutarak belirlenen stratejinin daha etkin hale gelmesini sağlayabilecektir. Ayrıca bu çalışmanın gelecekte güncel trende göre değişim gösteren ürünlerin verileri kullanılarak yapılacak zaman serileri ve birliktelik analizlerine farklı bir bakış açısı kazandırılacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Zaman Serileri Analizi, Apriori Algoritması, Birliktelik Analizi, Talep Tahmini, Büyük Veri, Orman Ürünleri, Veri Madenciliği , WEKA.
Due to technological developments and competitive conditions, it is becoming more and more important to gain customers and keep them. For this reason, it is important to analyze the purchasing tendencies and decision-making behaviors of the customers and to gain loyal customers by offering certain values to the customers as a result of these analyses. In this study, it is aimed to reveal the future demand forecasts and association rules of products that change according to the current trend. For this purpose, decor papers, which affect the cost the most among the raw materials purchased by an enterprise operating in the forest products sector, and which are difficult to plan due to their diversity, have been taken into consideration. The study consists of two stages. In the first stage, the real sales data of the business between the years 2009-2021 were analyzed and data sets were created as annual, monthly and periodic by selecting 5 of the decor papers used in production. By using the time series analysis module of the WEKA program, the algorithm and data set that gives the most accurate estimate for each of the selected decor papers were determined. In the second stage, using the decor paper data with the Apriori algorithm, the types of patterns that tend to buy together were determined. By revealing the pattern trends and associations of the rules obtained as a result of the market basket analysis, the company will be able to identify the purchasing behaviors of its customers and reform its marketing strategy accordingly. Demand forecasts made with time series analysis will enable the determined strategy to become more effective by shedding light on the company while forming the purchasing strategy of the company. In addition, it is thought that this study will bring a different perspective to the time series and association analyzes to be made by using the data of the products that change according to the current trend in the future. Keywords: Time Series Analysis, Apriori Algorithm, Association Analysis, Demand Forecasting, Big Data, Forest Products, Data Mining, WEKA.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı, 2022.
Kaynakça var.
Teknolojik gelişmeler ve rekabetçi koşullar nedeni ile müşteri kazanmak ve eldeki müşteriyi tutabilmek gittikçe daha önemli hale gelmektedir. Bu nedenle müşterilerin satın alma eğilimlerini ve karar verme davranışlarını analiz etmek ve bu analizler sonucunda müşterilere belirli değerler sunarak sadık müşteriler kazanmak önemlidir. Bu çalışmada, güncel trende göre değişim gösteren ürünlerin gelecek dönem talep tahminleri ve birliktelik kurallarının ortaya konulması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, orman ürünleri sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin satın aldığı hammaddeler arasından maliyeti en fazla etkileyen ve çeşitliliği nedeni ile planlaması oldukça güç olan dekor kâğıtları dikkate alınmıştır. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada işletmenin 2009-2021 yılları arasındaki gerçek satış verileri analiz edilmiş ve üretimde kullanılan dekor kâğıtlarından 5'i seçilerek yıllık, aylık ve dönemsel olacak şekilde veri setleri oluşturulmuştur. WEKA programının zaman serileri analizi modülü kullanılarak seçilen dekor kâğıtlarının her biri için en doğru tahmini veren algoritma ve veri seti belirlenmiştir. İkinci aşamada ise Apriori algoritması ile dekor kâğıdı verilerini kullanarak, birlikte satın alma eğiliminde olan desen çeşitleri belirlenmiştir. Market sepet analizi sonucunda elde edilen kuralların desen trendlerini ve birliktelikleri gözler önüne sererek firma müşterilerinin satın alma davranışlarını tespit etmesine ve pazarlama stratejisini buna göre şekillendirmesine olanak tanımaktadır. Zaman serileri analizi ile yapılan talep tahminlerinin ise firmanın satın alma stratejisini oluştururken firmaya ışık tutarak belirlenen stratejinin daha etkin hale gelmesini sağlayabilecektir. Ayrıca bu çalışmanın gelecekte güncel trende göre değişim gösteren ürünlerin verileri kullanılarak yapılacak zaman serileri ve birliktelik analizlerine farklı bir bakış açısı kazandırılacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Zaman Serileri Analizi, Apriori Algoritması, Birliktelik Analizi, Talep Tahmini, Büyük Veri, Orman Ürünleri, Veri Madenciliği , WEKA.
Due to technological developments and competitive conditions, it is becoming more and more important to gain customers and keep them. For this reason, it is important to analyze the purchasing tendencies and decision-making behaviors of the customers and to gain loyal customers by offering certain values to the customers as a result of these analyses. In this study, it is aimed to reveal the future demand forecasts and association rules of products that change according to the current trend. For this purpose, decor papers, which affect the cost the most among the raw materials purchased by an enterprise operating in the forest products sector, and which are difficult to plan due to their diversity, have been taken into consideration. The study consists of two stages. In the first stage, the real sales data of the business between the years 2009-2021 were analyzed and data sets were created as annual, monthly and periodic by selecting 5 of the decor papers used in production. By using the time series analysis module of the WEKA program, the algorithm and data set that gives the most accurate estimate for each of the selected decor papers were determined. In the second stage, using the decor paper data with the Apriori algorithm, the types of patterns that tend to buy together were determined. By revealing the pattern trends and associations of the rules obtained as a result of the market basket analysis, the company will be able to identify the purchasing behaviors of its customers and reform its marketing strategy accordingly. Demand forecasts made with time series analysis will enable the determined strategy to become more effective by shedding light on the company while forming the purchasing strategy of the company. In addition, it is thought that this study will bring a different perspective to the time series and association analyzes to be made by using the data of the products that change according to the current trend in the future. Keywords: Time Series Analysis, Apriori Algorithm, Association Analysis, Demand Forecasting, Big Data, Forest Products, Data Mining, WEKA.