MOBİLYA SEKTÖRÜNDE SATIŞ TAHMİNİ: YİNELEMELİ SİNİR AĞI MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Authors : Onur Şahin, Burakhan Çubukçu

Pages : 686-706

Doi:10.21923/jesd.1433624

View : 66 | Download : 43

Publication Date : 2024-12-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüz iş dünyasında, şirketlerin başarılı bir şekilde faaliyet göstermeleri ve sürdürülebilir bir büyüme elde etmeleri, gelecekteki satışları doğru bir şekilde tahmin etmelerine bağlıdır. Bu bağlamda, stratejik planlama ve kaynak yönetimi süreçlerinde doğru ve güvenilir tahminlerin yapılması kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışma, Yinelemeli Sinir Ağları (RNN) modellerini kullanarak bir mobilya firmasının gelecekteki satış tutarlarını tahmin etmeyi hedeflemektedir. Eğitim sürecinde Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM (BiLSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), Bidirectional GRU (BiGRU) gelişmiş yinelemeli sinir ağı modelleri kullanılmıştır. Çalışma, veri hazırlama süreçlerinden model eğitimine kadar olan adımları detaylı bir şekilde açıklamaktadır. Her bir modelin performansı, R-kare, Ortalama Mutlak Hata (MAE), Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) gibi ölçütler kullanılarak kapsamlı bir değerlendirmeye tabi tutulmuştur. Analiz sonuçlarına göre, BiGRU yöntemi tekrarlayan işlemlerde 0.94 R-kare skoru ile en yüksek doğruluğa sahip model olarak belirlenmiştir. Bu çalışma, yinelemeli sinir ağı modellerini kıyaslayarak şirketlerin satış tahmin süreçlerine nasıl entegre edilebileceği konusunda katkı sunmayı amaçlamaktadır.
Keywords : Yinelemeli Sinir Ağı, Zaman Serisi Analizi, Satış Tahmini, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, LSTM