Veri madenciliği kullanılarak ikinci el otomobil pazarında fiyat tahmini

Abstract

Günümüzde ikinci el otomobiller dünyanın hemen her ülkesinde tüketicilerin en çok ilgi gösterdiği dayanıklı ürünler arasında yer almaktadır. Bu ürünlerin pazardaki güncel fiyatları ve gelecekteki fiyatları her zaman merak konusu olmuştur.Bu çalışmanın temel amacı, ikinci el otomobillerin hem pazardaki güncel fiyatlarını hem de gelecekteki fiyatlarını tahmin etmeye yönelik uygun modeller oluşturmaktır. Bu amacı gerçekleştirmek için, öncelikle internet üzerinden elde edilen ikinci el otomobil ilanlarına ait veriler kapsamlı analizlere tabi tutularak veri madenciliği analizlerine uygun hale getirilmiştir. Bu işlemlerin sonunda sahip olunan 2005-2007 yılları arasını kapsayan 3 yıllık nitelikli veri kümesi üzerinde veri madenciliği analizleri yapılmıştır.İkinci el otomobillerin güncel pazar fiyatlarını modelleyebilmek için, bu ürünlerin temel, opsiyonel ve zamanla değişen özellikleri ile fiyatları arasındaki ilişki regresyon analizi ve yapay sinir ağları kullanılarak belirlenmiştir. İki yöntemin tahmin doğrulukları karşılaştırıldığında, yapay sinir ağlarının daha başarılı sonuçlara sahip olduğu gözlenmiştir. Gelecekteki fiyatları modelleyebilmek için öncelikle pazarda en çok ilgi gören otomobil marka ve modelleri belirlenmiştir. Bu otomobillerin son üç yıllık fiyat verilerine çeşitli zaman serisi tahmin yöntemleri ile yapay sinir ağları uygulanmıştır. Ortaya çıkan tahmin modellerinin karşılaştırılması sonucu yapay sinir ağlarının yine daha başarılı sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Böylece, ikinci el otomobillerin gerek güncel gerekse gelecekteki fiyatlarının tahmininde yapay sinir ağlarının başarıyla kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Today, second-hand cars are among the most attractive durable goods in almost all countries of the world. Current and future prices of these products have always been wondered by the consumers.The main goal of this study is to develop suitable models to forecast both the current and future prices of second-hand cars in the market. In order to carry out this goal, firstly, the data of second-hand cars gathered from the internet has been analyzed in a comprehensive manner and transformed into a suitable form to be used in data mining analysis. As a result of these operations, data mining analysis have been applied on the qualitative data set obtained for the period of 2005 to 2007.In order to develop a model for the current market prices of second-hand cars, the relation between the prices and various attributes of those cars have been determined by using regression analysis and artificial neural networks. After comparing the forecast accuracy of these methods, it has been observed that artificial neural networks have been more successful. Later, in order to model the future prices of second-hand cars, firstly popular car models have been selected. Then various time series forecasting methods and artificial neural networks have been applied on the past 3-years-prices of those cars. After comparing the forecast accuracy of these methods, it has been observed that artificial neural networks have still been more successful than others. As a result, it has been concluded that artificial neural networks could be used to forecast both the current and future prices of second-hand cars.