Newspaper vendor sales prediction by using data mining techniques

Abstract

Bu çalışmada gazete satışlarının tahmin edilmesi problemine odaklanılmıştır.Satıştahminlerine bağlı olarak iade edilen ürün sayısını azaltmaya çalışmak, özelliklegazette şirketlerinin zararlarını azaltıp kârlarını artırabilmeleri için çözülmesigereken önemli bir problemdir. Bu aynı zamanda bir zaman-serisi tahminproblemidir. Bu problem, Holt-Winters, Doğrusal Regresyon ve FCM+ANFISyöntemleri ile çözlülmeye çalışılmıştır. Bu üç yöntem ile çözüm uygulanmış vesonuçlar, bulgular bölümünde karşılaştırılmıştır. Her bir satış mekanı içinkullanılacak en iyi yöntem, tahmin değerlendirme kıstaslarına gore seçilmiştir.

This study focuses on the newspaper sales prediction problem. This is aSignificant problem especially for newspaper companies, which always try toreduce the number of sell outs and the number of return in the deliverednewspapers. This is crucial for decreasing the cost and increasing the profit.It is basically a time-series problem, so it is attempted to be solved with the Holt-Winter?s, Linear Regression and FCM+ANFIS methods. The relationshipbetween the inputs and the outputs are investigated and calculated by these threemethods. The results are presented in the findings section, where they are alsocompared. The best method for each outlet is selected a ccording to forecastevaluation measures.