Sales History-based Demand Prediction using Generalized Linear Models

Authors : Başar ÖZENBOY, Selma TEKİR

Pages : 840-849

Doi:10.19113/sdufenbed.558620

View : 42 | Download : 10

Publication Date : 2019-12-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Ticari işletmeler için mevcut satış verilerini kullanarak talebi net olarak tahmin etmek önemlidir. Şirketlerin karlılığı artırmak için karar destek sistemlerinin bir parçası olarak tahmin analitiği yapabiliyor olması gerekir. Tahmine yönelik veri analitiğinde, regresyon modelleri satış miktarı gibi sayısal bir bağımlı değişkenin tahmin edilmesinde kullanılır. Bu kategoride doğrusal modeller basittir, yorumlanması kolaydır ve aynı zamanda genelleştirilmiş doğrusal modeller insert ignore into journalissuearticles values(GLM); olarak adlandırılan çok güçlü ve esnek model ailelerine genelleştirme yapılmasını sağlar. Basit doğrusal regresyona göre genelleştirme potansiyeli iki katlı olarak açıklanabilir: İlk olarak GLM normal dağılımlı hata terimleri varsayımını yumuşatır. Ayrıca, tahmin değişkenleri kümesi ile bağımlı değişken arasındaki bağlantı fonksiyonunu özdeşlik fonksiyonu ile sınırlandırmaz. Bu çalışmada satış miktarı tahmin problemi GLM ile modellenmiştir. Model uyarlamasını eniyileştirmek için bir şirkete ait satış verilerinin keşifsel analizi yapılmış ve bağımlı değişken olan satış miktarının dağılımı gama dağılımı olarak bulunmuştur. Sonrasında, gama dağılımlı bağımlı değişken için standart bağlantı fonksiyonu olan ters bağlantı fonksiyonu kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar diğer regresyon modelleri ve sınıflandırma algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. Model seçiminde MSE ve AIC ölçütleri kullanılmıştır. Sonuçlar GLM’nin doğrusal regresyondan daha iyi olduğunu göstermektedir. Sınıflandırma algoritmaları açısından ise, rastgele orman ve GLM en üst performansı göstermiştir. Ayrıca, tahmin değişkenlerinin kategorizasyonunun model uyumunu iyileştirdiği görülmüştür.
Keywords : Satış talep tahminlemesi, Gama dağılımı, Genelleştirilmiş doğrusal modeller, Kategorizasyon

ORIGINAL ARTICLE URL