Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/2121
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorSemih Coşkun-
dc.contributor.authorKaya, Nagehan-
dc.date2017-10-20
dc.date.accessioned2017-10-23T12:51:13Z
dc.date.available2017-10-23T12:51:13Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11499/2121
dc.description.abstractModern Bilişim Sistemleri ile birlikte sanayileşmenin ilerleme hızının artması, oluşan tüketim yoğunluğu ve artan rekabet piyasası, işletmeler için müşteri ihtiyaçlarını tahmin edebilme ve talebi karşılayabilme adına nicel verileri ve bilimsel yöntemleri kullanarak stratejik tahminler yapmayı zorunlu hale getirmiştir. İşletmelerde piyasada hayatta kalma, sürdürülebilir olma adına tahmin bilimi etkin bir biçimde kullanılmaya başlanmıştır. Tahmin, geçmişteki verileri kullanarak geleceği yorumlayabilme sürecidir. Talep tahmini ise işletmelerin hammadde, iş gücü, malzeme, teknoloji ve sermaye gibi girdi parametrelerinin belirlenmesi için hazırlanacak yatırım ve üretim planlarının temel girdisini oluşturur. Talepteki dalgalanmaları kontrol etmek, piyasaya geniş perspektiften bakabilmek, gelecekteki beklenmedik durumlara karşı önceden stratejik planlar düzenleyebilmek ve karar vermedeki riski azaltmak adına geleceğe yönelik tahmin çalışmaları yapmak işletmeler için büyük önem taşımaktadır. Tutarlı tahminler yapmak ise etkin kaynak kullanımı, maliyetlerin minimizasyonu, pazar değişikliklerine ayak uydurma, müşteri memnuniyetinin sağlama gibi pek çok durumu fırsata çevirip üretim verimliliğini arttırmaktadır. Bu çalışmada, bir tekstil işletmesinin geleceğini Şekillendirecek satış tahminleri bulanık mantık modelleme ve çoklu regresyon analizleri ile gerçekleştirilmiştir. Öncelikle korelasyon analizi ile işletmenin satış miktarları üzerinde en fazla etkiye sahip döviz kuru ve hammadde fiyatı değişkenleri belirlenmiş ve satış rakamları ile değişkenlerin, istatistiksel olarak modele uygunluğu incelenmiş, çoklu regresyon ve geliştirilen bulanık mantık modelleri tahmin serisinin elde edilmesi için kullanılmıştır. Oluşturulan modellerden elde edilen tahmin değerleri karşılaştırılmış ve çoklu doğrusal regresyon yönteminin, geçmiş verilere, sezgisel ve deneyimsel tecrübeye dayalı üçgensel bulanık kümelerden oluşan ve Mamdani Çıkarım Mekanizmasını kullanan bulanık mantık yöntemine göre uygunluğu ortaya konulmuştur.tr_TR
dc.description.abstractWith modern information systems the pace of industrialization and intensity of consumption are increasing gradually. For these reasons to predict demand and satisfy demand is necessary for business in the increasing competitive market. Business start to use forecasting techniques effectively to be survival on the market and to be sustained. Prediction is the ability to process comments in advance of future events using data from the past. Demand forecasting build up basis input of investment and production plans which will be prepared to define input parameters such as raw material, labor, materials, technology, capital. to control fluctuations in demand, increasing the ability to look at a wider perspective on the market, to construct the strategic plans against future unexpected situations and also to reduce risk in decision-making making predictions about the future activities is very important for businesses. Creating consistent estimates increase productivity in many cases to turn opportunity like the efficient use of resources, cost minimization, fitting up with market changes, ensuring customer satisfaction. In this study was performed to estimate sales of a textile company with fuzzy logic and multiple regression analysis which will shape its future. First, the amount of sales of the company identified the most affecting exchange rates and raw material prices variables with correlation analysis and sales and variables were examined the suitability of the model statistically, multiple regression and fuzzy logic model are used to obtain predicted series. Generated model values are compared and it reached the conclusion that generated with multiple regression analysis is the more appropriate method than using Mamdani Inference Systems and triangular membership functions Fuzzy Logic Method which use historical data and also depend on intuitive and experiential experience.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherPamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesstr_TR
dc.subjectSatış Tahminitr_TR
dc.subjectÇoklu Regresyon Analizitr_TR
dc.subjectBulanık Mantıktr_TR
dc.subjectSales Forecastingtr_TR
dc.subjectMultiple Regressiontr_TR
dc.subjectFuzzy Logictr_TR
dc.titleSatış süreçlerinde sektörel parametrelere dayalı satış tahmini modeli çalışması ve uygulaması-
dc.titleSales forecasting model based on sectoral parameters in sales process and model’s applicationtr_TR
dc.title.alternativeSales forecasting model based on sectoral parameters in sales process and model’s applicationtr_TR
dc.title.alternativeen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.contributor.authorID21280tr_TR
dc.identifier.yoktezid486827en_US
dc.ownerPamukkale University-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1tr-
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Nagehan Kaya.pdf2.47 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

66
checked on May 27, 2024

Download(s)

112
checked on May 27, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.