Sales prediction in the fast-food sector using time series data
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Tahmin etmek ne demektir? Tarihin başlangıcından beri geleceği arayış olmuştur. Gelecek olayları tahmin etmek istenir öyle ki bugünden çözüm bulmak ve planlar yapmak amaçlanır. Firmalar, satış tahminlerine çok önem vermektedir. Hazır yemek sektörü de gelirini dikkate değer miktarlarda arttırmış, satış tahminlerine ihtiyaç duyar hale gelmiştir. Tüm satış firmaları gibi, hazır yemek firmaları da gelecek satışlarını tahmin etmek istemektedir. Bunun için, satış tahminlerini en başarılı yakınlıkla tespit eden yöntemler aranmaktadır. Bu tez çalışmasında, satış tahminlerinde yeterli sonuç elde etmek için, geleneksel zaman serileri modellerinin kullanılması öngörülerek en başarılı modelin bulunması amaçlanmıştır. Satış tahminlerinde, modellerin başarı oranları tespit edilmeye çalışılmıştır. Başarı oranlarına göre, bu veri için kullanılabilecek modeller önerilmiştir. Bu tespit için, yöntem olarak Korelasyon ve Kısmi Korelasyon grafikleri, Akaike Bilgi Kriteri, Bayesian Bilgi Kriteri, Ortalama Hata Kareleri Kökü ve Standart Sapma ölçüm kriterleri kullanılmıştır. Bu araştırmada, hangi modelin hazır yemek verisi ile en iyi tahmin yaptığı konusunda değişik sonuçlar bulunmuştur. Yöntemde kullandığımız ölçüm kriterlerine göre, Özbağlanım ve Vektör Özbağlanım modellerinin, bu veri için incelenen modeller içinde, en iyi sonuçları verdiği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Satış Tahmini, Özbağlanım (ÖB), Vektör Özbağlanım (VÖB),Hazır Yemek. What is prediction? This question has always been a quest for the future since the beginning of history. People want to predict future events to find solutions from today in order to make plans. Corporations attach enormous importance to sales predictions. Also, the fast-food sector raised its revenue in remarkable amounts and developed a need for sales prediction. All the sales companies, as well as the fast-food firms, also want to predict their future sales. Because of this, the methods that identify sales predictions with the best accuracy are searched. In this thesis, to have adequate results in sales prediction, it was foreseen to use traditional time-series models. Thus, the present study aims to find the most successful models. In sales prediction, the accuracy rates of models were tried to be identified. The models were suggested according to the success rates for this dataset. For this identification, as a method, the Correlation and Partial Correlation graphs, Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion, Root Mean Square Errors, and Standard Deviation criteria were used. In this research, different results for the model that predicts the best for the fast-food data were found. The Autoregression and Vector Autoregression models were identified as giving the best results among the examined models for these data.Keywords: Sales Prediction, Autoregression (AR), Vector Autoregression (VAR), Fast-Food.
Collections