Perakende Satış Tahmini – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Perakende Satış Tahmini için Sinir Ağları
Sinir ağları, bilgi işleme için bilgi işlem modelleridir. Perakende satışlarındaki ve diğer zaman serisi verilerindeki işlevsel ilişkiyi veya modeli belirlemek için çok kullanışlıdırlar. Perakende satışlar için uygulamada en yaygın olarak kullanılan sinir ağı modeli, ileri beslemeli çok katmanlı ağdır. Nöronlar veya düğümler adı verilen birkaç temel işlem birimi katmanından oluşur.
Tahmin için kullanılmadan önce, önce NN modeli oluşturulmalıdır. Sinir ağı modeli oluşturma (eğitim), ağın (mimari) sırasının ve modelin parametrelerinin (ağırlıklarının) belirlenmesini içerir. NN eğitimi tipik olarak örnek içi verilerin bir eğitim kümesine ve bir doğrulama kümesine bölünmesini gerektirir.
Eğitim seti, doğrulama setinde en iyi performansı gösterenin seçildiği bazı aday modellerin parametrelerini tahmin etmek için kullanılır. Örnek dışı gözlemler, gerçek tahmin durumlarını simüle etmek için seçilen modelin performansını daha fazla test etmek için kullanılabilir.
Standart üç katmanlı ileri beslemeli NN, genel olarak zaman serisi tahmini ve özellikle perakende satışlar için kullanılabilir. Bir adım ileri tahmin için yalnızca bir çıkış düğümüne ihtiyaç vardır. Çok adımlı tahmin için daha fazla çıktı düğümü kullanılmalıdır.
Zaman serisi tahmini için, sinir ağları modellemesindeki en önemli faktör, gelecekteki tahminlerle önemli ölçüde otomatik korelasyon gösteren geçmiş gözlemlerin sayısına karşılık gelen giriş düğümlerinin sayısıdır. Perakende satış serisi gibi mevsimsel bir zaman serisinde, bir tahmin modelinin, aylık seriler için örneğin 12 veya 24 gibi en az bir veya iki mevsimsel dönemi kapsayan mevsimsel otokorelasyonu yakalamasını beklemek mantıklıdır.
Bu nedenle mevsimsel davranışı modellemede, mevsimsel dönem katlarıyla ayrılmış gözlemleri girdi düğümlerine dahil etmek çok önemlidir. Örneğin, üç aylık bir mevsimlik zaman serisi için, dört çeyrek ötedeki gözlemler genellikle yüksek oranda ilişkilidir.
Teorik olarak, gelecek değerle otokorelasyona sahip mevsimsel gecikmeli gözlemlerin sayısı yüksek olabilir, ancak çoğu pratik durumda oldukça küçüktür, çünkü ampirik çalışmalar sıklıkla mevsimsel otoregresif sıranın bir veya en fazla iki olduğunu önermektedir.
Perakende ve diğer zaman serileri için sinir ağı model inşasında dikkatle düşünülmesi ve belirlenmesi gereken başka birçok parametre ve konu vardır. Bunlar, veri hazırlama, veri bölümü ve örnek boyutu, gizli ve giriş düğüm sayısı açısından ağ mimarisi, eğitim algoritması, model değerlendirme kriterleri vb.
SORUNLAR VE LİTERATÜR İNCELEMESİ
Mevsimsel ve trend zaman serilerini modellemek, on yıllardır ana araştırma çabalarından biri olmuştur. 1920’lerin başında, mevsimsel ayarlama ile birlikte ayrıştırma modeli, Person’ın mevsimsel bir zaman serisini ayrıştırma konusundaki çalışması nedeniyle ana araştırma odağıydı.
Farklı mevsimsel düzeltme yöntemleri önerilmiştir ve en önemli ve popüler olanı, 1950’li ve 60’lı yıllarda Sayım Bürosu tarafından geliştirilen ve günümüzdeki X-12-ARIMA programına evrilen Census X-11 yöntemidir. Mevsimsel düzeltme yöntemlerinin geçici doğası nedeniyle, birkaç modele dayalı prosedür geliştirilmiştir.
Bunlar arasında, mevsimsel ARIMA modeli üzerinde yapılan çalışma, mevsimsel zaman serisi modellemesinin pratik uygulamaları üzerinde büyük bir etkiye sahip olmuştur. Bu model birçok gerçek dünya uygulamasında iyi performans göstermiştir ve hala en yaygın olarak kullanılan mevsimsel tahmin yöntemlerinden biridir. Daha yakın zamanlarda, sinir ağları, geleneksel zaman serisi modellemesine güçlü bir alternatif olarak yaygın olarak kullanılmaktadır.
Sinir ağı tahmininde, mevsimsel ve trend zaman serisi modelleme ve tahminine odaklanan çok az araştırma yapılmıştır. Aslında, mevsimsel zaman serilerinin nasıl etkin bir şekilde modelleneceği, yalnızca yeni geliştirilen sinir ağları için değil, aynı zamanda geleneksel modeller için de zorlu bir görevdir. Mevsimsel verilerle uğraşmaya yönelik popüler bir geleneksel yaklaşım, diğer bileşenler tahmin edilmeden önce mevsimsel bileşeni çıkarmaktır.
Çeşitli tahmin uygulamalarındaki birçok uygulayıcı, bu mevsimsel düzeltme uygulamasını tatmin edici bir şekilde benimsemiştir. Bununla birlikte, son zamanlarda yapılan birkaç çalışma, mevsimselliğin ele alınmasındaki uygunluğu konusunda şüphe uyandırdı.
Perakende satış nedir
Perakende satış örnekleri
Perakende Satış ve Mağaza Yönetimi pdf
Gümrük Malları SATIŞ ilanları
Gümrük Malları SATIŞ MAĞAZASI
Perakende SATIŞ ve Mağaza Yönetimi DGS
Perakende Satış ve Mağaza Yönetimi (Açıköğretim)
Perakende SATIŞ ve Mağaza Yönetimi Ders notları
Mevsimsel düzeltmenin istenmeyen doğrusal olmayan özelliklere, ciddi şekilde çarpıtılmış verilere ve düşük tahmin performansına yol açtığı bulunmuştur. “Mevsimsellikten arındırılmış veriler bazen faydalı olsa da, genellikle mevsimsellikten arındırılmamış verilerin kullanılması tavsiye edilir” dedi. Öte yandan, mevsimsel tahminle ilgili sınırlı sinir ağı literatüründe de karışık bulgular rapor edilmiştir.
Örneğin, 88 mevsimsel zaman serisini inceledikten sonra, NN’lerin mevsimselliği doğrudan modelleyebildiğini ve mevsimsizleştirmenin gerekli olmadığını buldu. Ayrıca, NN’lerin “dinamik doğrusal olmayan trendi ve mevsimsel kalıpları ve ayrıca bunlar arasındaki etkileşimleri yakalayabildiğini” buldu.
Ancak, diğerleri arasında, tam tersi bulundu. Bulguları, sinir ağlarının mevsimselliği doğrudan modelleyemediğini ve tahmin performansını iyileştirmek için verilerin mevsimsellikten arındırılmasının gerekli olduğunu göstermektedir.
Toplam perakende satışları tahmin etmek için çeşitli doğrusal ve sinir ağı modellerinin doğruluğunu karşılaştırdı. Çoklu çapraz doğrulama örnekleri kullanarak, doğrusal olmayan modellerin örnek dışı tahminde doğrusal benzerlerinden daha iyi performans gösterdiğini ve verilerin önceden mevsimsel olarak ayarlanmasının sinir ağı modelinin tahmin performansını önemli ölçüde iyileştirebileceğini buldular.
Genel olarak en iyi model, mevsimsellikten arındırılmış zaman serisi verilerine dayanan sinir ağıdır. Mevsimsel kukla değişkenler, perakende satışları tahmin etmek için etkili regresyon modelleri geliştirmede faydalı olabilirken, kukla regresyon modellerinin performansı sağlam olmayabilir. Ayrıca, trigonometrik modellerin toplu perakende satış tahmininde yararlı olmadığını bulmuşlardır.
Trend bileşeni olan mevsimsel bir zaman serisinin modellenmesinde ve tahmininde sinir ağlarının nasıl daha etkin kullanılacağı konusu incelenmiştir.
Ele aldıkları spesifik araştırma soruları (1) sinir ağlarının bir mevsimsel ve trend zaman serisinin farklı bileşenlerini doğrudan modelleyip modelleyemeyeceği ve (2) veri ön işlemenin gerekli veya faydalı olup olmadığıdır. Önceki çalışmalarda olduğu gibi yalnızca mevsimsel bileşene odaklanmak yerine, trendden arındırma ve mevsimsellikten arındırma ilişkisini incelemek için veri ön işleme konusuna sistematik bir yaklaşım benimsediler.
Çok sayıda simüle edilmiş ve gerçek zamanlı seri kullanarak, farklı veri ön işleme stratejilerinin sinir ağı tahmin performansı üzerindeki etkisini değerlendirdiler. Sonuçlar, veri ön işlemesi olmadan, sinir ağlarının verilerdeki trend ve mevsimsellik modellerini etkili bir şekilde modelleyemediğini ve trendden arındırma veya mevsimsellikten arındırma, sinir ağı modelleme ve tahmin doğruluğunu büyük ölçüde iyileştirebileceğini açıkça göstermektedir.
Trendden arındırma ve mevsimsellikten arındırmanın birleşik yaklaşımının, en iyi tahmin sonucunu verebilecek en etkili veri ön işleme olduğu bulunmuştur. Bu bulgular, iki aylık tüketici perakende satış bilgisayar ve bilgisayar yazılımı satışları ve market satışları ile daha da incelenmekte ve onaylanmaktadır.
Bu nedenle mevsimsel ve trend bileşenlerini içeren perakende satış verileri için sinir ağı modelleri oluşturulmadan önce veri ön işlemesinin yapılması önerilir. Zaman serisi yalnızca mevsimsel değişimi içeriyorsa, mevsimsellikten arındırma en iyi seçim olmalıdır. Bununla birlikte, hem trend hem de mevsimsel dalgalanmalar mevcutsa, trendden arındırma ve mevsimsellikten arındırmanın birleşik bir yaklaşımı kullanılmalıdır.
Gümrük Malları SATIŞ ilanları Gümrük Malları SATIŞ MAĞAZASI Perakende SATIŞ ve Mağaza Yönetimi Ders notları Perakende SATIŞ ve Mağaza Yönetimi DGS Perakende satış nedir Perakende satış örnekleri Perakende Satış ve Mağaza Yönetimi (Açıköğretim) Perakende Satış ve Mağaza Yönetimi pdf